(57)【要約】  本開示は、ＰＥＴ画像再構成のためのシステムおよび方法を提供する。該方法は、生理学的情報および／または剛体運動情報を取得するためのプロセスを含んでもよい。画像再構成は、生理学的情報および／または剛体運動情報に基づいて実行されてもよい。
2019510969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に関する放射型コンピュータ断層撮影（ＥＣＴ）データを受信することと、
前記ＥＣＴデータの特徴的な関心体積（ＶＯＩ）を決定することと、
前記特徴的なＶＯＩに基づいて、物理的運動曲線を取得することと、
前記物理的運動曲線に基づいて前記ＥＣＴデータをゲーティングすることと
を含む方法。
【請求項２】
特徴的な関心体積を決定することは、
飛行時間（ＴＯＦ）確率分布を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
特徴的な関心体積を決定することは、
ＶＯＩに基づいて前記物理的運動の信号品質指標（ＳＱＩ）を指定することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
特徴的なＶＯＩを決定することは、
前記物理的運動のＳＱＩを最大化することを含み、前記最大化されたＳＱＩは、前記特徴的なＶＯＩに対応する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
物理的運動曲線を取得することは、
生理学的運動のための生理学的スペクトルを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記生理学的スペクトルは、呼吸信号の周波数範囲を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記生理学的スペクトルは、心臓信号の周波数範囲を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
物理的運動曲線を取得することは、
時間に関する前記特徴的なＶＯＩの重心の移動を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
被検体に関する複数の放射型コンピュータ断層撮影（ＥＣＴ）データを受信することと、
前記複数のＥＣＴデータを複数のサブセットに分割することと、
前記複数のサブセットのうち１つのサブセットを基準サブセットとして選択することと、
前記基準サブセットを基準表現に変換することと、
前記基準サブセットを除く前記複数のサブセットの各サブセットについて、前記サブセットを表現に変換し、前記表現と前記基準表現との類似性を評価することと
を含む方法。
【請求項１０】
前記表現または前記基準表現は、画像またはヒストグラムを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記類似性を評価することは、閾値に基づく、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数のサブセットは、前記表現と前記基準表現との前記類似性に基づいて、さらに分割されてもよい、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
被検体に関するリストモードデータを獲得することと、
前記リストモードデータを時間情報および／または空間情報に基づいて分割することと、
データ空間と再構成空間との関係を確立することと、
前記分割されたリストモードデータに基づいて、期待情報を取得することと、
前記期待情報に基づいて、並進情報を決定することと、
前記期待情報に基づいて、回転情報を決定することと
を含む方法。
【請求項１４】
前記並進情報および前記回転情報に基づいて、前記被検体の剛体運動が検出される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
剛体運動の前記検出は、閾値に基づく、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
剛体運動の前記検出は、自動的に実行される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記分割されたリストモードデータは、前記並進情報および前記回転情報に基づいてゲーティングされる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記分割されたリストモードデータのゲーティングは、閾値に基づく、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記分割されたリストモードデータは、前記並進情報および前記回転情報に基づいて、剛体運動から補正される、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
分割されたリストモードデータの前記補正は、元のままで実行される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
分割されたリストモードデータの前記補正は、自動的に実行される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、
被検体に関する放射型コンピュータ断層撮影（ＥＣＴ）データを受信することと、
物理的運動のためのモデルを選択することと、
前記選択されたモデルに基づいて、前記ＥＣＴデータの特徴的な関心体積（ＶＯＩ）を決定することと、
前記特徴的なＶＯＩに基づいて、物理的運動曲線を取得することと、
前記物理的運動曲線に基づいて、前記ＥＣＴデータをゲーティングすることと
を含む方法を実施させる実行可能な命令を備える、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
モデルを選択することは、
飛行時間（ＴＯＦ）確率分布を選択することを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
モデルを選択することは、
ＶＯＩに基づいて、前記物理的運動の信号品質指標（ＳＱＩ）を指定することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
特徴的なＶＯＩを決定することは、
前記物理的運動のＳＱＩを最大化することを含み、前記最大化されたＳＱＩは、前記特徴的なＶＯＩに対応する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
モデルを選択することは、
生理学的運動のための生理学的スペクトルを選択することを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
前記生理学的スペクトルは、呼吸信号の周波数範囲を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記生理学的スペクトルは、心臓信号の周波数範囲を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
物理的運動曲線を取得することは、
時間に関する前記特徴的なＶＯＩの重心の移動を決定することを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項３０】
少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、
被検体に関する複数の放射型コンピュータ断層撮影（ＥＣＴ）データを受信することと、
前記複数のＥＣＴデータを複数のサブセットに分割することと、
前記複数のサブセットのうち１つのサブセットを基準サブセットとして選択することと、
前記基準サブセットを基準表現に変換することと、
基準サブセットを除く前記複数のサブセットの各サブセットについて、前記サブセットを表現に変換し、前記表現と前記基準表現との類似性を評価することと
を含む方法を実施させる実行可能な命令を備える、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１６年２月２９日に出願された中国特許出願第２０１６１０１１１５２４．７号の優先権を主張し、その全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
この出願は、概して、画像処理の分野に関し、特に、ＥＣＴの運動がゲーティングされた画像データを処理し、画像再構成を実行するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
ポジトロン断層法（ＰＥＴ）は、身体の標的臓器または組織における機能プロセスの３次元画像を生成する特殊な放射線医学手順である。特に、ＰＥＴ研究において、まず、放射性トレーサを担持する生物学的活性分子を患者の身体に導入する。次に、ＰＥＴシステムは、トレーサから放出されたガンマ線を検出し、かつ検出された信号を分析することにより、体内のトレーサ濃度の３次元画像を構成する。ＰＥＴ研究で用いられる生物学的活性分子が標的臓器または組織における代謝の天然基質であるため、ＰＥＴは、標的器官または組織の生理学（機能性）および解剖学（構造）、ならびにその生化学的特性を評価することができる。標的臓器または組織のこれらの特性の変化は、疾患に関連する解剖学的変化がコンピュータ断層撮影（ＣＴ）または磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）のような他の診断検査によって検出可能になる前に、疾患プロセスの発症の同定のための情報を提供し得る。
【０００４】
さらに、ピコモルの範囲のＰＥＴの高感度性は、体内の少量の放射性標識マーカーの検出を可能にする可能性がある。ＰＥＴは、身体の構造的情報および機能的情報の両方の同時取得を実現するために、他の診断検査と併用してよい。例は、ＰＥＴ／ＣＴハイブリッドシステム、ＰＥＴ／ＭＲＩハイブリッドシステムを含む。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の１つの態様は、ＥＣＴの運動がゲーティングされた画像データを処理し、画像再構成を実行する方法に関する。本方法は、以下の操作の１つ以上を含んでもよい。被検者に関する放射型コンピュータ断層撮影（ＥＣＴ）データを受信してもよい。物理的運動を特徴付けるためのモデルを選択してもよい。選択されたモデルに基づいて、ＥＣＴデータの特徴的な関心体積（ＶＯＩ）を決定してもよい。特徴的なＶＯＩに基づいて、物理的運動曲線を取得または決定してよい。物理的運動曲線に基づいてＥＣＴデータをゲーティングしてもよい。
【０００６】
本開示の第２の態様では、ここで実行可能命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行される場合、少なくとも１つのプロセッサに、ＥＣＴの運動がゲーティングされた画像データを処理し、画像再構成を実行する方法を実行させてもよい。
【０００７】
いくつかの実施形態では、物理的運動のためのモデルの選択は、生理学的運動のためのモデルの選択を含んでもよい。さらに、生理学的運動のためのモデルにおいて、飛行時間（ＴＯＦ）確率分布を決定してもよい。
【０００８】
いくつかの実施形態では、生理学的運動のためのモデルの決定は、ＶＯＩに基づいて生理学的運動の信号品質指標（ＳＱＩ）を指定することを含んでもよい。
【０００９】
いくつかの実施形態では、特徴的なＶＯＩの決定は、生理学的運動のＳＱＩを最大化することを含んでよい。いくつかの実施形態では、最大化されたＳＱＩに関連付けられたＶＯＩは、特徴的なＶＯＩに対応してもよい。
【００１０】
いくつかの実施形態では、モデルの選択は、生理学的運動のための生理学的スペクトルを選択することを含んでもよい。
【００１１】
いくつかの実施形態では、物理的運動の決定は、時間に関する特徴的なＶＯＩの重心の移動を決定することを含んでもよい。
【００１２】
いくつかの実施形態では、生理学的運動の位相または振幅に基づいて、ＥＣＴデータをゲーティングしてよい。
【００１３】
いくつかの実施形態では、物理的運動のためのモデルの選択は、剛体運動のためのモデルを選択することを含んでよい。
【００１４】
いくつかの実施形態では、物理的運動曲線の決定は、以下の操作のうちの１つ以上をさらに含んでもよい。複数のＥＣＴデータは、複数のサブセットに分割されてもよい。複数のサブセットの１つのサブセットを基準サブセットとして選択してもよい。基準サブセットを基準表現に変換してもよい。基準サブセットを除く複数のサブセットの各サブセットについて、サブセットを表現に変換してもよく、表現と基準表現との類似性を評価してもよい。
【００１５】
いくつかの実施形態では、表現または基準表現は、画像またはヒストグラムを含んでもよい。
【００１６】
さらなる特徴は、以下の説明に部分的に記載され、当業者であれば、以下の図面および添付の図面を検討することにより部分的に明らかになるか、または実施例の製造または操作によって学習してもよい。本開示の特徴は、以下に説明する詳細な例に示される方法論、手段および組み合わせの様々な態様を実施または使用することによって実現および達成されてもよい。
【００１７】
例示的な実施形態により、本開示をさらに説明する。図面を参照して、これらの例示的な実施形態を詳細に説明する。これらの実施形態は、非限定的な例であり、図面のいくつかの図を通して、同様の参照番号は同様の構造を表す。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本開示のいくつかの実施形態に係る撮像システムのブロック図を示す。
【図２】本開示のいくつかの実施形態に係る解析制御装置のアーキテクチャを示すブロック図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態に係るＥＣＴデータプロセッサのアーキテクチャのブロック図である。
【図４】本開示のいくつかの実施形態に係る画像を再構成するためのプロセスを示すフローチャートである。
【図５】本開示のいくつかの実施形態に係る例示的なモデル設定モジュールを示す。
【図６】本開示のいくつかの実施形態に係る生ＥＣＴデータのセットから生理学的運動情報または剛性運動情報を取得するための例示的プロセスを示すフローチャートである。
【図７】本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な生理学的運動検出装置を示す。
【図８】本開示のいくつかの実施形態に係る生理学的運動情報に従ってＥＣＴデータのセットをゲーティングすることによって画像を再構成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図９】本開示のいくつかの実施形態に係るＥＣＴデータのセットに基づいて特徴的なＶＯＩを決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図１０Ａ】本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動検出装置のアーキテクチャを示すブロック図である。
【図１０Ｂ】本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動検出および補正のためのプロセスを示すフローチャートである。
【図１１】本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動検出のためのプロセスを示すフローチャートである。
【図１２Ａ】本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動情報を取得するためのプロセスを示すフローチャートである。
【図１２Ｂ】本開示のいくつかの実施形態に係るサイノグラム座標と３Ｄ再構成座標との関数関係を示す。
【図１３】本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動補正のためのプロセスを示すフローチャートである。
【図１４】本開示のいくつかの実施形態に係る運動補正のための例示的なプロセスを提供する。
【図１５】本開示のいくつかの実施形態に係る呼吸信号および心臓信号のための生理学的スペクトルの例示的な図を提供する。
【図１６Ａ】本開示のいくつかの実施形態に係る特徴的なＶＯＩを参照しない重み付け信号のスペクトル分析を示す。
【図１６Ｂ】本開示のいくつかの実施形態に係る特徴的なＶＯＩに基づく重み付け信号のスペクトル分析を示す。
【図１７】本開示のいくつかの実施形態に係る特徴的なＶＯＩを参照しない呼吸波形曲線および特徴的なＶＯＩに基づく呼吸波形曲線を示す。
【図１８】本開示のいくつかの実施形態に係る補正プロセスを伴う、および／または伴わない４つの例示的なゲート画像を提供する。
【図１９Ａ】本開示のいくつかの実施形態に係る１つの例示的な運動曲線を提供する。
【図１９Ｂ】本開示のいくつかの実施形態に係る運動ゲートを示す例示的な曲線を提供する。
【図２０Ａ】本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。
【図２０Ｂ】本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。
【図２０Ｃ】本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。
【図２０Ｄ】本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。
【図２０Ｅ】本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。
【図２０Ｆ】本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。１つの運動曲線は、非ゲートリストモードデータのＺ軸回りの回転を記述し、一方、他の運動曲線は、ゲートリストモードデータのＺ軸回りの回転を記述する。
【図２１】本開示のいくつかの実施形態に係る脳から取得されたＥＣＴデータに基づいて再構成されたいくつかの画像を提供する。
【図２２】本開示のいくつかの実施形態に係る異なる方法に基づいて取得されたｘ軸に沿った並進間の比較を提供する。
【図２３】本開示のいくつかの実施形態に係る並進情報および回転情報に基づく運動検出の例を提供する。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下の詳細な説明では、関連する開示の完全な理解のために、複数の具体的な詳細を例として記載している。しかし、当業者であれば、このような詳細なしに本開示を実施できることは明らかである。他の例では、本開示の態様を不必要に不明瞭にすることを避けるために、周知の方法、手順、システム、構成要素、および／または回路は、詳細なしに比較的高レベルで記載されている。開示された実施形態に対する様々な変更は、当業者には容易に明らかであり、本明細書で定義された一般的な原理は、本開示の思想および範囲から逸脱することなく、他の実施形態および用途に適用されてもよい。したがって、本開示は、示された実施形態に限定されず、特許請求の範囲と一致する最も広い範囲が与えられるべきである。
【００２０】
本明細書で用いられる「システム」、「ユニット」、「モジュール」および／または「ブロック」という用語は、異なるレベルの異なる構成要素、素子、部品、セクションまたは組み立て品を昇順で区別する１つの方法であることが理解される。しかし、それらの用語が同じ目的を達成すれば、その用語は、他の表現によって置き換えられてもよい。
【００２１】
文脈上それ以外が指示されていない限り、ユニット、エンジン、モジュールまたはブロックが別のユニット、エンジン、モジュールまたはブロックの「上にある」、「接続されている」または「結合されている」と言及されている場合、他のユニット、エンジン、モジュール、またはブロックに直接的にあるか、接続されているか、または結合されているか、または通信されているか、あるいは、介在するユニット、エンジン、モジュールまたはブロックが存在してもよい。本明細書で用いられるように、「および／または」という用語は、関連する列挙された項目の１つまたは複数の任意のおよびすべての組み合わせを含む。
【００２２】
本明細書で用いられる用語は、特定の例および実施形態を説明するためのみのものであり、本発明を限定することを意図するものではない。本明細書で用いられるように、「ａ」、「ａｎ」の単数形および「ｔｈｅ」は、文脈上それ以外が指示されていない限り、複数形もまた、同様に包含することを意図している。さらに、用語「含む」、「備える」の両方またはいずれか一方は、本明細書において用いられる場合、整数、デバイス、動作、記載された特徴、ステップ、素子、操作、および／または構成要素の存在を規定するものであるが、１つまたは複数の整数、装置、動作、特徴、ステップ、素子、操作、構成要素、およびまたはそれらのグループの存在または追加を排除するものではない。
【００２３】
図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る撮像システム１００のブロック図を示す。なお、以下に説明する撮像システム１００は、例示を目的とするだけであり、本開示の範囲を限定するものではない。本明細書で用いられる放射線は、粒子線、光子線など、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。粒子線は、中性子、陽子、α線、電子、ミュー中間子、重イオンなど、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。光子ビームは、Ｘ線、γ線、紫外線、レーザなど、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。撮像システムは、例えば、医学または産業のような異なる分野でその用途を見出してもよい。単なる例として、撮像システムは、ポジトロン断層撮影（ＰＥＴ）システム、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）システム、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム、デジタルラジオグラフィ（ＤＲ）システム、マルチモダリティシステムなど、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例示的なマルチモダリティシステムは、コンピュータ断層撮影−ポジトロン断層撮影（ＣＴ−ＰＥＴ）システム、単一光子放射断層撮影−核磁気共鳴画像（ＳＰＥＣＴ−ＭＲ）システムなどを含んでもよい。別の例として、システムは、例えば、探傷、セキュリティスキャン、故障解析、計測、組み立て品解析、ボイド解析、肉厚解析など、またはそれらの任意の組み合わせを含む構成要素の内部検査に用いられてもよい。
【００２４】
図１に示すように、撮像システム１００は、放射型コンピュータ断層撮影（ＥＣＴ）スキャナ１１０および解析制御装置１３０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴスキャナ１１０および解析制御装置１３０は、ネットワーク１２０を介して、互いに接続されてもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴスキャナ１１０および解析制御装置１３０は、ネットワークなしに、直接的に互いに接続されてもよい。
【００２５】
ＥＣＴスキャナ１１０は、撮像システム内の放射線を検出するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴスキャナ１１０は、ＳＰＥＣＴスキャナまたはＰＥＴスキャナを含んでもよい。ＰＥＴを例として、ＰＥＴは、身体の標的臓器または組織における機能プロセスの３次元画像を生成および検査する特殊な放射線医学手順である。特に、ＰＥＴ研究において、まず、放射性トレーサを担持する生物学的活性分子を対象の身体に導入する。次に、ＰＥＴシステムは、トレーサから放出されたガンマ線を検出し、かつ検出された信号を分析することにより、体内のトレーサ濃度の画像を構築する。
【００２６】
単なる一例として、放射線は、ＰＥＴシステムにおいて応答線（ＬＯＲ）の形態を用いてもよい。ＬＯＲの検出は、陽電子の消滅からの同時イベントを記録することにより、ＥＣＴスキャナ１１０によって実行されてもよい。別の例として、放射線は、ＣＴシステム内の対象物（例えば、患者）を通過するＸ線ビームであってもよい。Ｘ線源と検出器（図示せず）との間にある対象物を通過するＸ線ビームの強度を減衰させ、かつＥＣＴスキャナ１１０によって、さらに評価してもよい。いくつかの実施形態では、解析制御装置１３０は、様々なタイプの核医学診断を撮像するためのプログラムを記憶またはアクセスしてよい。例示的なタイプの核医学診断は、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、ＭＲＩなど、またはそれらの組み合わせを含んでよい。また、本明細書で用いられる「応答線」または「ＬＯＲ」は、放射線を表すものであってもよく、本開示の範囲を限定するものではないことにも留意すべきである。本明細書で用いられる放射線は、粒子線、光子線など、またはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。粒子線は、中性子、陽子、電子、ミュー中間子、重イオンなど、またはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。例えば、放射線は、ＣＴシステムの場合で、被検者を通過するＸ線ビームの強度を表してよい。別の例として、放射線は、ＰＥＴシステムの場合で生成される陽電子の確率を表してよい。
【００２７】
解析制御装置１３０は、ＥＣＴスキャナ１１０によって取得された信号または別のソース（例えば、撮像装置、データベース、記憶装置など、またはそれらの組み合わせ）から得られた信号を処理し、取得された信号に基づいて画像を再構成し、ＥＣＴスキャナ１１０によって実行される操作に関する１つ以上のパラメータを制御するように構成されてよい。解析制御部１３０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向けプロセッサ（ＡＳＩＰ）、画像処理装置（ＧＰＵ）、物理処理装置（ＰＰＵ）、マイクロコントローラユニット、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マシン（ＡＲＭ）など、またはそれらの任意の組み合わせを含んでよい。
【００２８】
例えば、解析制御装置１３０は、信号を取得するか否か、または次の信号の取得が発生する時間を制御してよい。別の例として、解析制御装置１３０は、再構成の反復の間にどの部分の放射線を処理するかを制御してよい。さらなる例として、解析制御装置１３０は、画像の生データを処理し、かつ／または反復投影プロセスの反復時間、および／または放射線の位置を決定するために、どのアルゴリズムを選択するかを制御してよい。いくつかの実施形態では、解析制御装置１３０は、例えば、撮像技術者または医師を含むオペレータによって提供されるリアルタイムまたは所定のコマンドを受信し、ＥＣＴスキャナ１１０を調整することができる。いくつかの実施形態では、解析制御装置１３０は、スキャナまたは撮像システム１００の他の部分の操作に関する情報を交換する他のモジュールと通信してよい。
【００２９】
ネットワーク１２０は、単一のネットワーク、または異なるネットワークの組み合わせであってもよい。例えば、ネットワーク１２０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、パブリックネットワーク、プライベートネットワーク、専用ネットワーク、公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）、インターネット、無線ネットワーク、仮想ネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。ネットワーク１２０は、様々なネットワークアクセスポイント、例えば、基地局またはインターネット交換ポイント（図１には示されていない）のような有線または無線アクセスポイントを含んでもよく、それらを介して、データソースまたは上記撮像システム１００の任意の構成要素は、ネットワーク１２０に接続されて、ネットワーク１２０を介して情報を送信してもよい。
【００３０】
撮像システム１００の上記の説明は、例示を目的として提示されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意すべきである。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形および修正を行ってもよい。例えば、撮像システム１００の組み立て品および／または機能は、特定の実装シナリオに従って変形または変更されてもよい。単なる一例として、患者位置決めモジュール、勾配増幅器モジュール、および他のデバイスまたはモジュールのようないくつかの他の構成要素を撮像システム１００に増設してもよい。しかしながら、これらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱するものではない。
【００３１】
図２は、本開示のいくつかの実施形態に係る解析制御装置のアーキテクチャを示すブロック図である。解析制御装置１３０は、ＥＣＴデータストレージ２０１、取得回路２０２、ＥＣＴデータプロセッサ２０４、画像再構成プロセッサ２０７、および／または可視化プロセッサ２０８を含んでもよい。
【００３２】
ＥＣＴデータストレージ２０１は、取得されたデータまたは信号、制御パラメータなどを記憶するために用いられてもよい。例えば、ＥＣＴデータストレージ２０１は、ＥＣＴスキャナ１１０によって取得された信号を記憶してもよい。別の例として、ＥＣＴデータストレージ２０１は、取得回路２０２、ＥＣＴプロセッサ２０４、画像再構成プロセッサ２０７、および／または可視化プロセッサ２０８によって実行されるプロセスにおいて、処理パラメータを記憶してもよい。単なる一例として、処理パラメータは、取得パラメータ、処理パラメータ（例えば、ゲーティングパラメータ、分割パラメータ（例えば、分割されたサブセットのサイズなど）など）、再構成アルゴリズム、可視化に関するパラメータなど、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータストレージ２０１は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、例えば、ハードディスク、フロッピーディスク、クラウドストレージ、磁気テープ、コンパクトディスク、リムーバブルストレージなど、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。リムーバブルストレージは、一定の方法でリムーバブルストレージからデータを読み出すか、および／またはリムーバブルストレージにデータを書き込んでよい。ストレージは、コンピュータプログラムまたは他の命令をコンピュータまたはプロセッサにロードするための他の同様の手段であってもよい。
【００３３】
取得回路２０２は、データまたは信号を取得するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、取得回路２０２は、放射線を検出してもよい。上述したように、取得回路２０２は、ＥＣＴスキャナ１１０に統合されてもよい。いくつかの実施形態では、取得回路２０２は、アナログ信号をデジタル信号に変換してもよい。例えば、ＥＣＴスキャナ１１０によって取得されたアナログ信号は、取得回路２０２に送信されてよく、アナログ信号は、対応するデジタル信号に変換されてもよい。取得回路２０２は、増幅器、フィルタ、アナログ−デジタル変換器など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、取得回路２０２は、関連デバイス（例えば、ＥＣＴデータストレージ２０１、ＥＣＴデータプロセッサ２０４、外部データベースなど、またはそれらの組み合わせ）からデータまたは信号を受信してよい。いくつかの実施形態では、取得回路２０２によって取得されたデータまたは信号は、ＥＣＴデータストレージ２０１に送信されてもよく、かつ、必要な場合にロードされてもよい。
【００３４】
ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、ＥＣＴデータを処理してもよい。いくつかの実施形態では、取得されたデータは、さらに処理されるようにＥＣＴデータプロセッサ２０４に送信されてもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、ＥＣＴデータを処理する前に、関心体積（ＶＯＩ）を決定してもよい。本明細書で用いられるように、ＶＯＩは、特定の目的に従って、選択されたデータのサブセットを参照してもよい。異なる状況で、異なるＶＯＩを決定してもよい。例えば、特定のＶＯＩに基づいて、特定の幾何学的空間を決定してもよい。別の例として、特定のＶＯＩを選択して、特定の組織または腫瘍の体積を測定してもよい。さらなる例として、特定のＶＯＩを選択して、バックグラウンドノイズを低減してもよい。いくつかの実施形態では、ＶＯＩは、球体、柱状体、ブロックなど、またはそれらの組み合わせのような３次元体積を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、ＥＣＴデータを解析してもよい。例えば、ＥＣＴデータから物理的運動（例えば、生理学的運動または剛体運動）の関連データを取得してよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、オペレータ（例えば、医師）からの命令または要求に基づいて、ＥＣＴデータを処理してもよい。
【００３５】
いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータプロセッサは、分割プロセッサ（図２には示されていない）を含んでもよい。分割プロセッサは、生ＥＣＴデータ（ＥＣＴ信号とも呼ばれる）を分割するために用いられてもよい。分割プロセッサは、取得回路２０２またはＥＣＴデータストレージ２０１から生ＥＣＴデータをロードしてもよい。いくつかの実施形態では、生ＥＣＴデータを複数のサブセットに分割してもよい。例えば、分割プロセッサは、ＬＯＲを、例えば、約１００ミリ秒にわたる複数のグループに分割してもよい。例えば、タイムスパンは、固定されてもよく、グループ当たりのＬＯＲの数は、変化してもよい。タイムスパンは、撮像システム１００のデフォルト設定に従って設定されてもよく、オペレータ（例えば、医師）によって設定されてもよい。別の例として、グループ当たりのＬＯＲの数は、約１０，０００に設定されてもよく、タイムスパンは、変化してもよい。さらなる例として、グループ当たりのＬＯＲの数およびグループ当たりのタイムスパンの両方は、固定されてもよく、一方または両方は、可変に構成されてもよい。
【００３６】
いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、信号フィルタ（図２には示されていない）をさらに含んでもよい。信号フィルタは、ＥＣＴデータから特定の周波数範囲内の信号を除去してもよい。いくつかの実施形態では、信号フィルタは、予め設定されている周波数範囲（例えば、１０〜１００Ｈｚ）内の不要な信号を除去してもよい。いくつかの実施形態では、信号フィルタは、バックグラウンドノイズを除去してもよい。信号フィルタは、ローパスフィルタまたはハイパスフィルタを含んでもよい。ローパスフィルタは、閾値より低い周波数の信号成分を通過させる信号フィルタであってもよい。ハイパスフィルタは、閾値よりも高い周波数の信号成分を通過させる信号フィルタであってもよい。閾値は、特定の周波数または周波数間隔であってもよい。例えば、閾値は、５０Ｈｚであってもよい。また、例えば、閾値は、１００Ｈｚであってもよい。いくつかの実施形態では、信号フィルタは、解析制御装置１３０内の任意のプロセッサまたはユニットに統合されてもよい。いくつかの実施形態では、信号フィルタは、不必要であり、かつフィルタリングは、外部フィルタを介して実施されてもよい。
【００３７】
画像再構成プロセッサ２０７は、取得されたＥＣＴデータまたは処理されたＥＣＴデータに基づいて、画像を再構成してもよい。いくつかの実施形態では、画像再構成プロセッサ２０７は、マイクロコントローラ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向けプロセッサ（ＡＳＩＰ）、中央処理装置（ＣＰＵ）、画像処理装置（ＧＰＵ）、物理処理装置（ＰＰＵ）、マイクロコントローラユニット、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マシン（ＡＲＭ）、または本明細書に記載の機能を実行できる任意の他の回路またはプロセッサなど、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、画像再構成プロセッサ２０７は、画像再構成手順のために異なるタイプの画像再構成技術を用いてもよい。例示的な画像再構成技術は、フーリエ再構成、制約画像再構成、並行ＭＲＩにおける正規化画像再構成など、またはそれらの変形、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、画像再構成プロセッサ２０７は、画像再構成手順のための解析再構成アルゴリズムまたは反復再構成アルゴリズムを含む異なる再構成アルゴリズムを使用してよい。例示的な解析再構成アルゴリズムは、フィルタバックプロジェクション（ＦＢＰ）アルゴリズム、バックプロジェクションフィルタ（ＢＦＰ）アルゴリズム、ρ−フィルタリングレイヤグラムなど、またはそれらの組み合わせを含んでよい。例示的な反復再構成アルゴリズムは、最尤推定期待値最大化法（ＭＬ−ＥＭ）、サブセット化による期待値最大化法（ＯＳＥＭ）、行アクション最尤推定アルゴリズム（ＲＡＭＬＡ）、動的行アクション最尤推定アルゴリズム（ＤＲＡＭＡ）など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。
【００３８】
可視化プロセッサ２０８は、例えば、画像再構成プロセッサ２０７によって生成された撮像結果を表示してもよい。いくつかの実施形態では、可視化プロセッサ２０８は、例えば、ディスプレイデバイスおよび／またはユーザインタフェースを含んでもよい。例示的なディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ベースのディスプレイ、フラットパネルディスプレイまたは曲面スクリーン（またはテレビジョン）、ブラウン管（ＣＲＴ）など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、可視化プロセッサ２０８は、デバイス、例えば、キーボード、タッチスクリーン、マウス、リモートコントローラなど、またはそれらの任意の組み合わせに接続されてもよい。
【００３９】
上記の説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意すべきである。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形および修正を行ってよい。しかしながら、これらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、可視化プロセッサ２０８は、不必要であり、撮像結果を外部デバイス（例えば、モニタ）を介して表示してもよい。さらなる例として、可視化プロセッサ２０８は、画像再構成プロセッサ２０７に統合されてもよく、撮像結果または中間結果をリアルタイムに表示してもよい。
【００４０】
図３は、本開示のいくつかの実施形態に係るＥＣＴデータプロセッサのアーキテクチャのブロック図である。ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、Ｉ／Ｏモジュール３０１、モデル設定モジュール３０２、ゲーティングモジュール３０３、および記憶モジュール３０５を含んでもよい。
【００４１】
Ｉ／Ｏモジュール３０１は、データまたは情報を入力または出力するために用いられてもよい。いくつかの実施形態では、図２に示されるように、Ｉ／Ｏモジュール３０１を介して、取得されたＥＣＴデータを取得してもよい。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏモジュール３０１を介して、処理されたＥＣＴデータを出力してもよい。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏモジュール３０１は、複数の接続端子および複数のユニバーサル回路が配置されたプレートを含んでもよい。複数の接続端子は、複数の外部デバイスと接続されてもよい。ユニバーサル回路は、外部デバイスからアナログ信号または離散信号を送信するために用いられてもよい。
【００４２】
モデル設定モジュール３０２は、モデルを選択し、モデルに関する１つまたは複数のパラメータを設定してもよい。モデルは、生理学的モデルまたは剛体運動モデルを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータをモデルに基づいて分析し、異なるタイプのデータ（例えば、生理学的運動関連データまたは剛体運動関連データ）を取得してもよい。例えば、生理学的運動関連データは、生理学的モデルに対応してもよい。いくつかの実施形態では、ＶＯＩ、確率分布タイプ、信号対雑音比（ＳＮＲ）計算方法、解析されるべき重み付き信号の目標周波数、またはそれらの組み合わせを含む、モデルに関する１つまたは複数のパラメータは、設定されてよい。
【００４３】
いくつかの実施形態では、モデル設定モジュール３０２は、計算ユニット（図３には示されていない）を含んでもよく、そうでなければ、計算能力を有してもよい。モデル設定モジュール３０２は、異なるタイプのデータまたは情報を計算または解析してもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータをモデルに基づいて解析し、対応する運動関連データを分類してもよい。単なる一例として、生理学的モデルおよび剛体運動モデルにそれぞれ基づいて、生理学的運動関連データおよび剛体運動関連データをＥＣＴデータから取得してもよい。いくつかの実施形態では、計算ユニットは、物理的運動曲線を生成してもよい。本明細書で用いられるように、物理的運動は、生理学的運動および剛体運動を含んでもよい。
【００４４】
ゲーティングモジュール３０３は、ＥＣＴデータをゲーティングしてもよい。本明細書で用いられるように、「ゲート」は、ＥＣＴデータが複数のグループ（「ゲート」とも呼ばれる）に分類されてもよく、グループの１つが必要な場合にさらに処理されるように選択されてよいことを指してもよい。単なる一例として、ＥＣＴデータは、２つのゲートに分割されてもよく、ゲートの１つは、生理学的運動の位相π／２または「ピーク」に対応してもよく、他方は、生理学的運動の位相３π／２または「谷」に対応してもよい。ゲートモジュール３０３は、ゲートを画像再構成プロセッサ２０７に送信して、さらに処理するとき、またはゲートを画像再構成プロセッサに送信して、さらに処理するか否かを制御してもよい。
【００４５】
記憶モジュール３０５は、Ｉ／Ｏモジュール３０１、モデル設定モジュール３０２、計算モジュール３０３、または制御モジュール３０４によって生成されたデータまたは情報を記憶するように構成されてもよい。例示的なデータまたは情報は、ＥＣＴデータ、モデル、モデルの因子、制御パラメータ、計算結果、計算アルゴリズムなど、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。記憶モジュール３０５は、不必要であり、本開示のいずれかに開示された任意のストレージは、上記データまたは情報を記憶するために用いられてよい。例えば、ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、システム１００と共有ストレージを共有してもよい。
【００４６】
いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、制御モジュール（図３には示されていない）をさらに含んでもよい。制御モジュールは、モデル設定モジュール３０２、記憶モジュール３０５などによって実行される操作に関するパラメータを制御してよい。パラメータには、モデルの因子を決定するためのアルゴリズム、ＥＣＴデータを分析するための基準、記憶頻度など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。
【００４７】
上記の説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意すべきである。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形および修正を行ってもよい。しかしながら、これらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、記憶モジュール３０５は、ＥＣＴデータプロセッサ２０４の任意のモジュールに統合されてもよい。別の例として、ＥＣＴデータプロセッサ２０４は、記憶モジュール３０５を含まないが、システム１００の記憶媒体、またはシステム１００の外部の記憶媒体にアクセスしてもよい。さらなる例として、モジュールは、１つまたは複数の独立したモジュールに部分的に統合されるか、または１つまたは複数のサブモジュールを共有してもよい。さらに別の例として、Ｉ／Ｏモジュール３０１は、ＥＣＴデータプロセッサ２０４において不必要であり、図２に示される任意の２つの構成要素間のＩ／Ｏポートが用いられてもよい。
【００４８】
図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る画像を再構成するためのプロセスを示すフローチャートである。ステップ４０１では、ＥＣＴデータを取得してもよい。ＥＣＴデータは、Ｉ／Ｏモジュール３０１を介して取得されてもよい。ＥＣＴデータは、取得回路２０２、ＥＣＴデータストレージ２０１、または本開示のいずれかに開示されているストレージから取得されてよい。ステップ４０２では、対応する物理的運動を記載するようにモデルを選択してよい。選択は、モデル設定モジュール３０２によって実行されてよい。本明細書で用いられるように、物理的運動は、生理学的運動（例えば、呼吸運動、心臓運動、胃腸運動など）および剛体運動（例えば、身体運動など）を含んでよい。モデルは、生理学的運動の１つ以上のタイプまたはソースに対応する生理学的モデル、剛体運動の１つ以上のタイプまたはソースに対応する剛性運動モデルなど、またはそれらの組み合わせを含んでよい。いくつかの実施形態では、モデルは、撮像システム１００のデフォルト設定またはオペレータ（例えば、医師）からの命令に基づいて選択されてよい。
【００４９】
ステップ４０３では、モデルに基づいて運動情報を取得してよい。運動情報は、モデル設定モジュール３０２によって取得されてよい。ステップ４０２で説明されているように、選択されたモデルは、対応する運動データを説明するために用いられてもよい。例えば、モデルに基づいてＬＯＲの分布を決定し、対応する運動関連データを取得してもよい。運動情報は、取得された運動データに基づいて生成された物理的運動曲線を含んでもよい。物理的運動曲線から分かるように、振幅は、取得時間とともに変化してもよい（例えば、図１９Ａを参照）。
【００５０】
ステップ４０４では、運動情報に基づいて、生ＥＣＴデータをゲーティングしてもよい。ゲーティングは、ゲーティングモジュール３０３によって実行されてもよい。運動は、取得されたＥＣＴデータがスクリーニングされ、かつ運動関連データとして指定されてもよい特定の時間間隔内に発生してもよい。いくつかの実施形態では、運動関連データは、生理学的運動関連データ、剛性運動関連データなど、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、振幅閾値を設定し、振幅閾値を超える振幅をスクリーニングし、対応するデータまたは信号を運動関連データとして指定してもよい。いくつかの実施形態では、振幅閾値は、撮像システム１００のデフォルト設定またはオペレータ（例えば、医師）からの命令に基づいて設定されてもよい。いくつかの実施形態では、振幅閾値は、異なる状況で調整されてもよい。例えば、被検者が休息状態にある場合の呼吸運動の振幅は、被検者が運動状態にある場合の呼吸運動の振幅とは異なってもよい。
【００５１】
いくつかの実施形態では、ゲーティングされたＥＣＴデータは、さらに処理されてよい（例えば、画像を再構成するために用いられてよい）。ゲーティングされたＥＣＴデータに基づいて、画像を再構成してもよい。画像再構成は、画像再構成プロセッサ２０７によって実行されてもよい。いくつかの実施形態では、ゲーティングされたＥＣＴデータは、生理学的運動関連データおよび剛性運動関連データを含んでもよく、２つのタイプの画像を再構成してもよい。いくつかの実施形態では、ゲーティングされたＥＣＴデータを補正し、画像再構成の前に運動関連データを除去または補償してもよい。
【００５２】
上記の説明は、例示を目的として提供されたものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意すべきである。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形および修正を行ってもよい。しかしながら、これらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、信号または中間データを記憶またはキャッシュする記憶ステップまたはキャッシングステップは、任意の２つのステップの間に追加されてもよい。
【００５３】
図５は、本開示のいくつかの実施形態に係る例示的なモデル設定モジュール３０２を示す。モデル設定モジュール３０２は、運動分類器５０１と、生理学的運動検出装置５０２と、剛体運動プロセッサ５０３とを含んでもよい。
【００５４】
運動分類器５０１は、生ＥＣＴデータに示された運動のタイプを分類してよい。いくつかの実施形態では、運動分類器５０１は、運動を生理学的運動、剛体運動などに分類してよい。いくつかの実施形態では、ハイブリッド運動のような他のタイプの運動が識別されてよい。いくつかの実施形態では、分類は、被検者に関する情報に基づいて実行されてもよい。例えば、被検者に関する情報は、生ＥＣＴデータが取得された時点で、被検者がヒステリーや癲癇発作などを経験したことを示す場合、運動分類器５０１は、生ＥＣＴデータ内で検出されるべき運動が剛体運動であると決定してもよい。別の例として、被検者に関する情報は、被検者の関心体積が実質的に被検者の肺または心臓の近くにあることを示す場合、運動分類器５０１は、生ＥＣＴデータ内で検出されるべき運動が生理学的運動であると決定してもよい。分類の結果は、剛体運動プロセッサ５０３または生理学的運動検出装置５０２に適宜送信されてもよい。次に、生理学的運動検出装置５０２は、生データを処理して生理学的運動を検出してもよく、或いは、剛体運動プロセッサ５０３は、生データを処理して剛体運動を検出してもよい。
【００５５】
本モジュール内で使用されてよい例示的な検出装置は、網羅的ではなく、かつ限定的ではない。本開示を参照した後、当業者は、発明的活動を行わずに多くの他の変更、置換、変形、改変、および修正を想定してもよく、かつ本開示は、その範囲内に入るそのような全ての変更、置換、変形、改変および修正を包含することが意図される。
【００５６】
図６は、本開示のいくつかの実施形態に係る生ＥＣＴデータのセットから生理学的運動情報または剛体運動情報を取得するための例示的プロセスを示すフローチャートである。プロセス６００は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコードなど）、ソフトウェア（例えば、ハードウェアシミュレーションを実行する処理デバイス上で実行される命令）など、またはそれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行されてよい。いくつかの実装形態では、プロセス６００は、１つまたは複数の処理デバイス（例えば、図３および図５を合わせて説明されたモデル設定モジュール３０２）および本開示の他で実行されてもよい。
【００５７】
ステップ６０１では、生ＥＣＴデータのセットを取得してもよい。生ＥＣＴデータは、１つのスキャンシステム（例えば、図１のＥＣＴスキャナ１１０）、１つまたは複数の記憶モジュール３０５、ストレージデバイス（例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、無線端末、クラウドベースのストレージデバイスなど）から受信されてもよい。
【００５８】
ステップ６０２では、生ＥＣＴデータにおける運動のタイプを分類する操作を実行してもよい。分類は、被検者の情報に基づいてもよい。例えば、被検者に関する情報は、生ＥＣＴデータが取得された時点で、被検者がヒステリーや癲癇発作などを経験したことを示す場合、生ＥＣＴデータ内で検出される対象の運動は、剛体運動であってもよい。別の例として、被検者に関する情報は、被検者の関心体積が実質的に被検者の肺または心臓の近くにあることを示すと、生ＥＣＴデータ内で検出されるべき運動は、生理学的運動であってもよい。分類結果が生理学的運動タイプのものであれば、プロセスは、ステップ６０３に進んでよく、分類結果が剛体運動タイプのものであれば、プロセスは、ステップ６０４に進んでもよい。
【００５９】
ステップ６０３では、生ＥＣＴデータから生理学的運動情報を取得してもよい。例えば、生理学的運動情報は、生理学的運動曲線を含んでよい。生理学的運動曲線は、時間に関する被検者の運動を示してもよい。いくつかの実施形態では、生理学的運動曲線は、例えば、被検者の心臓を含む特定の器官の運動を示してもよい。例えば、生理学的運動曲線は、被検者のＶＯＩの重心の移動を示してもよい。いくつかの実施形態では、特定の方向、例えば、ｘ軸に沿ったＶＯＩの重心の移動が取得されてもよい。生理学的運動情報および／または生理学的運動曲線は、心拍数、呼吸数など、またはそれらの組み合わせのような生理学的情報を含んでもよい。
【００６０】
いくつかの実施形態では、まず関心体積を指定してよい。例えば、関心体積は、心臓の近くの領域であってもよい。別の例として、関心体積は、一方または両方の肺の近くの領域であってもよい。いくつかの実施形態では、球体、直方体、柱状体、ブロックなどのような簡略化形状を使用して関心体積を近似してもよい。関心体積に基づいて生理学的運動曲線を取得してもよい。以下で、例示的な図は、図９に示されたプロセスで見ることができる。
【００６１】
ステップ６０４では、生ＥＣＴデータから剛体運動情報を取得してもよい。剛体運動曲線は、被検者の剛体運動、例えば、時間に関する被検者の頭の運動を示してもよい。剛体運動は、並進、回転など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、ｘ軸に沿った並進は、剛体運動の例である。剛性運動は、運動フィールド行列の方式で説明されてよい。運動フィールド行列は、以下の式に記載されている形式を用いてもよく、
Ｔ＝Ｒｘ＊Ｒｙ＊Ｒｚ＊Ｓ          式１
ここで、Ｒｘ、ＲｙおよびＲｚは、それぞれ、ｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸の回りの回転行列を表してよく、Ｓは、並進行列を表してよい。運動フィールド行列は、被検者またはその一部の剛体運動を定量化するために用いられてもよい。例えば、ｘ軸、ｙ軸、および／またはｚ軸に沿った並進は、並進行列から取得されてもよい。
【００６２】
剛体運動情報は、剛体運動曲線を含んでもよい。剛体運動曲線は、閾値に基づいて取得されてもよい。いくつかの実施形態では、閾値は、剛体運動の発生を決定するために用いられてもよい。例えば、生ＥＣＴデータは、複数のサブセットに分割されてもよい。生ＥＣＴデータの２つの異なるサブセット間の類似性を評価してもよい。ＥＣＴデータの２つの異なるサブセット間の類似性が閾値より小さい場合、剛体運動は、小さ過ぎて気付かれないと考えられる。いくつかの実施形態では、生ＥＣＴデータのサブセットを基準ＥＣＴデータとして選択してもよい。基準ＥＣＴデータとＥＣＴデータの他のサブセットとの類似性が閾値を超える場合、生ＥＣＴデータの他のサブセットは、剛体運動を起こすと考えられてもよい。
【００６３】
いくつかの実施形態では、ステップ６０３またはステップ６０４の後に追加のステップを実行してもよい。例えば、剛体運動曲線に基づいて生ＥＣＴデータに対して補正処理を行ってもよい。ＬＯＲの位置を特定するための結晶対の空間座標は、運動フィールド行列に基づいて一定の空間変換を実行することにより補正されてもよい。リストモードのＥＣＴデータを補正する例示的なプロセスを図１３およびその説明に示してもよい。
【００６４】
図７は、本開示のいくつかの実施形態に係る例示的な生理学的運動検出装置５０２を示す。生理学的運動検出装置５０２は、ＶＯＩ設定ユニット７０１、ＴＯＦ確率分布設定ユニット７０２、生理学的スペクトル設定ユニット７０３、ＳＱＩ設定ユニット７０４、記憶ユニット７０５など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。モジュール内に他のユニットが含まれてもよく、ここでは簡略化のために省略されている。
【００６５】
ＶＯＩ設定ユニット７０１は、ＶＯＩの形状を説明するパラメータを設定してもよい。ＶＯＩの例示的な形状は、球体、直方体、柱状体、ブロックなど、またはそれらの組み合わせであってもよい。ＶＯＩの形状が球体である例示的な実施形態では、球体の例示的なパラメータは、（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３）およびＸ４、つまり球体の中心の空間座標および半径である。ＶＯＩの形状がブロックであれば、ブロックの例示的なパラメータは、（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３）、Ｘ４、Ｘ５、およびＸ６、つまりブロック中心の空間座標、ブロックの長さ、幅および高さを示してもよい。
【００６６】
ＴＯＦ確率分布設定ユニット７０２は、リストモードデータの確率分布、例えば、飛行時間座標λｅの確率分布を推定する確率モデルを設定してよい。例えば、飛行時間座標λｅについての図１２Ｂおよびその説明を参照する。確率モデルは、ベルヌーイ分布、ポアソン分布、一様分布、指数分布、正規分布など、またはそれらの任意の組み合わせに基づいてもよい。
【００６７】
生理学的スペクトル設定ユニット７０３は、目標信号の生理学的スペクトルを設定してよい。目標信号は、物理的運動情報を含む信号であってもよい。例えば、目標信号は、被検者のＶＯＩの重心の移動を説明する信号であってもよい。例示的な生理学的スペクトルは、呼吸信号の周波数範囲、および／または心臓信号など、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、呼吸信号および心臓信号の生理学的スペクトルを説明する図１５を参照する。単なる一例として、人間の呼吸数は、毎分１０〜２０回、または約０．１６〜０．３Ｈｚであるため、呼吸信号の生理スペクトルの選択は、０〜０．５Ｈｚ間で選択されてもよい。別の例として、人間の心拍数は、毎分５０〜１５０回、または０．８〜２．５Ｈｚであるため、心臓信号の生理学的スペクトルの例示的な選択は、０．６〜１．５Ｈｚの間で選択されてもよい。目標信号の生理学的スペクトルを設定することによって、スペクトル分析アプローチを用いて、目標信号に含まれる生理学的情報を導き出してもよい。例えば、フーリエ分析を用いて、目標信号から生理学的情報を取得してもよい。
【００６８】
ＳＱＩ設定ユニット７０４は、生理学的スペクトルに対する目標信号の信号品質指標を算出してもよい。本明細書で用いられるように、信号品質指標は、生理学的スペクトル内の目標信号のエネルギーレベルを生理学的スペクトル外の目標信号のエネルギーレベルと比較し得る信号対雑音比を指してもよい。信号のスペクトル挙動に基づいて、信号のエネルギーレベルを測定してもよい。例えば、信号に対してフーリエ変換を行ってそのスペクトル挙動を取得してもよい。
【００６９】
記憶ユニット７０５は、データを記憶してよい。記憶されるデータは、ＶＯＩ設定ユニット７０１、ＴＯＦ確率分布設定ユニット７０２、生理学的スペクトル設定ユニット７０３、ＳＱＩ設定ユニット７０４など、またはこれらの組み合わせに由来してもよい。記憶される例示的なタイプのデータは、ＶＯＩのパラメータ、ＴＯＦの確率分布、生理学的スペクトル設定、ＳＱＩ計算方法など、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。記憶ユニット７０５は、複数の構成要素を含んでもよい。いくつかの実施形態では、記憶ユニット７０５は、ハードディスクドライブを含んでもよい。いくつかの実施形態では、記憶ユニット７０５は、ソリッドステートドライブを含んでよい。いくつかの実施形態では、記憶ユニット７０５は、リムーバブルストレージドライブを含んでもよい。単なる例として、本開示と合わせて用いられるリムーバブルストレージドライブの非網羅的なリストは、フラッシュメモリディスクドライブ、光ディスクドライブなど、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
【００７０】
図８は、本開示のいくつかの実施形態に係る生理学的運動情報に従ってＥＣＴデータのセットをゲーティングすることによって画像を再構成する例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス８００は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコードなど）、ソフトウェア（例えば、ハードウェアシミュレーションを実行する処理デバイス上で実行される命令）など、またはそれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行されてよい。いくつかの実装形態では、プロセス８００は、１つまたは複数の処理デバイス（例えば、図３、図５および図７を合わせて説明されたＥＣＴデータプロセッサ２０４）および本開示の他で実行されてもよい。
【００７１】
ステップ８０１では、生ＥＣＴデータのセットを取得してもよい。生ＥＣＴデータのセットは、ＳＰＥＣＴ（単一光子放射断層撮影法）、ＰＥＴ（ポジトロン断層撮影法）などからのデータを指してもよい。生ＥＣＴデータのセットは、目標身体を走査することによって、またはネットワークを介して記憶ユニットもしくはいくつかのデータベースから取得されてもよい。生ＥＣＴデータのセットには、消滅イベントの時間情報および空間情報がスタンプされてもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータのセットは、リストモードデータを指してもよい。いくつかの実施形態では、ＥＣＴデータのセットは、サイノグラムデータを指してもよい。サイノグラムデータには、時間情報、および／または空間情報、または当業者によく知られている他の情報がスタンプされてよい。
【００７２】
ステップ８０２では、生理学的モデルを選択してもよい。生理学的モデルは、生ＥＣＴデータを処理して生理学的情報を取得する方法であってもよい。例えば、モデルは、ＶＯＩの形状を指定すること、ＶＯＩの空間座標のようなパラメータを設定すること、ＴＯＦ確率分布タイプ、ＳＱＩ計算方法、目標信号の生理学的スペクトルなど、またはそれらの任意の組み合わせを指定することを含んでもよい。モデル選択モジュール３０２においてモデル選択を完了してもよい。
【００７３】
ステップ８０３では、選択されたモデルに基づいて、特徴的なＶＯＩを決定してもよい。特徴的なＶＯＩは、選択されたモデルに基づくいくつかの基準に従う最適なＶＯＩであってもよい。単なる例として、ＳＱＩの値は、ＶＯＩの選択を最適化する基準として用いられてもよい。特徴的なＶＯＩを取得する例示的なプロセスは、図９およびその説明において参照可能である。ステップ８０４では、決定された特徴的なＶＯＩに基づいて、生理学的運動情報を取得してもよい。いくつかの実施形態では、生理学的運動情報は、生理学的運動曲線を含んでもよい。特徴的なＶＯＩに基づいて生理学的運動情報を取得する例示的なプロセスは、図９および以下の説明において参照可能である。図１６Ａと図１６Ｂとの比較において、図１６Ａは、特徴的なＶＯＩを参照しない重み付け信号のスペクトル分析を示し、図１６Ｂは、特徴的なＶＯＩに基づく重み付け信号のスペクトル分析を示す。図１７は、特徴的なＶＯＩ（実線）を参照しない呼吸波形曲線と、特徴的なＶＯＩ（点線）に基づく呼吸波形曲線とを示す。
【００７４】
ステップ８０５では、生理学的運動情報に基づいて、生ＥＣＴデータをゲーティングしてもよい。いくつかの実施形態では、生理学的運動曲線の位相に基づいて、ＥＣＴデータをゲーティングしてもよい。例えば、生理学的運動曲線の同じ位相内のＥＣＴデータを同じサブセットにゲーティングしてもよい。いくつかの実施形態では、生理学的運動曲線の振幅に基づいて、ＥＣＴデータをゲーティングしてもよい。次に、ステップ８０６でゲーティングされたＥＣＴデータに基づいて、１つ以上の新たな画像を再構成してもよい。
【００７５】
図９は、本開示のいくつかの実施形態に係るＥＣＴデータのセットに基づいて特徴的なＶＯＩを決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス９００は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコードなど）、ソフトウェア（例えば、ハードウェアシミュレーションを実行する処理デバイス上で実行される命令）など、またはそれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行されてもよい。いくつかの実装形態では、プロセス９００は、１つまたは複数の処理デバイス（例えば、図７に説明された生理学的運動検出装置５０２）および本開示の他で実行されてもよい。
【００７６】
ステップ９０１では、ＥＣＴデータのようなデータをセクションに分割してもよい。データは、例えば約１００ミリ秒にわたる複数のセクションに分割されてよい。例示的な時間間隔は、５秒、１０秒などであってもよい。ステップ９０２では、ＶＯＩパラメータを指定して、ＶＯＩの形状および／または位置を識別してよい。本明細書で用いられるように、ＶＯＩパラメータは、例えば、ＶＯＩの形状、体積、位置を識別するパラメータを含んでよい。ＶＯＩの例示的な形状は、球体、直方体、ブロックなど、またはそれらの任意の組み合わせであってもよい。球体を識別する例示的なパラメータは、（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３）およびＸ４、つまり球体の中心の座標および球体の半径ｒであってもよい。ブロックを識別する例示的なパラメータは、（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３）、Ｘ４、Ｘ５、およびＸ６、つまりブロックの中心の座標、およびブロックの長さ、幅および高さであってもよい。複雑な輪郭の形状は、簡単な輪郭の形状よりも多くのパラメータを用いて説明されてよい。いくつかの実施形態では、１０個未満のパラメータを含む１セットのＶＯＩパラメータを用いて説明され得る形状は、ステップ９０２で指定されてよい。いくつかの実施形態では、２０個未満のパラメータを含む１セットのＶＯＩパラメータを用いて説明され得る形状は、ステップ９０２で指定されてよい。
【００７７】
ステップ９０３では、データおよびパラメータ化ＶＯＩに基づいて、重み付け信号を計算してよい。単なる例として、データがリストモードのＥＣＴデータである場合、消滅イベントの座標表現（または簡略化イベントと呼ばれる）（ｓｅ，φ，ｚｅ，θ，λｅ）、または当業者に周知の他の任意のデータを使用してよいパラメータｓｅ、φ、ｚｅ、θおよびλｅの具体的な意味は、図１２Ｂに見出されてよく、ここで、ｚｅは、イベントとｚ軸の交点値を表してよく、ｚ軸は、被検者（例えば、患者）の足部から患者の頭部までの方向に沿ってよく、ｓｅとφは、リストモードデータの２つの座標、すなわち、イベント応答の投影線の半径方向の距離および角度を表してよく、θは、ｚ方向に沿ったイベントの角度であり、λｅは、飛行時間（ＴＯＦ）法を用いて、例えば、ＴＯＦベースの方法および時間情報ｔを用いるイベントと原点との間の距離を記録してよい。
【００７８】
イベントの消滅点（ｘ、ｙ、ｚ）は、イベントの座標表現（ｓｅ、φ、ｚｅ、θ、λｅ）から以下のように計算されてもよい。
【００７９】
【数１】
2019510969.tif 000003
【００８０】
いくつかの実施形態では、パラメータλｅの精度が改善されてもよく、かつイベントΛの改善されたＴＯＦ座標は、式３に表される確率分布の確率変数として扱われてもよく、
【００８１】
【数２】
2019510969.tif 000004
【００８２】
λｅは、ガウス分布の期待値であり、σは、撮像システムの時間分解能に基づいて取得されるガウス分布の分散であってもよい。ＴＯＦの座標Λは、ランダム変数として扱ってもよいので、このイベントの消滅点は、Λに依存するランダム変数であってもよい。消滅点（ｘ、ｙ、ｚ）の分布確率は、
【００８３】
【数３】
2019510969.tif 000005
【００８４】
として表されてもよい。
【００８５】
したがって、時刻ｔでの観測イベントの確率分布は、以下のように表されてもよい。
【００８６】
【数４】
2019510969.tif 000006
【００８７】
時間ｔでの観測イベントの確率分布が取得された後、被検者の生理学的運動（例えば、被検者の内部器官の生理学的運動）を示す重み付け信号は、以下のように計算されてよく、
【００８８】
【数５】
2019510969.tif 000007
【００８９】
ｗ１（ｘ，ｙ，ｚ）＝ｚ、ｗ２（ｘ，ｙ，ｚ）＝１である場合、ｚ方向に沿った重心（ＣＯＭ）の移動を示す特定の重み付け信号は、以下のように取得されてもよい。
【００９０】
【数６】
2019510969.tif 000008
【００９１】
式５および式６では、体積の微分を表すｄｖ＝ｄｘｄｙｄｚ、ｄτは、視野（ＦＯＷ）にわたって積分された入射積分の微分である。［ｔ，ｔ＋ΔＴ］は、Ｆ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）に含まれるイベントが発生する間の時間間隔を表す。ΔＴは、時間間隔である。いくつかの実施形態では、ΔＴは、５０ｍｓ〜１０００ｍｓである。時間間隔の値は、標本化定理に従って決定されてもよい。いくつかの実施形態では、ΔＴの値は、十分な数のサンプル点がある場合に決定されてもよい。ＣＯＭ（ｔ）は、スキャン全体内でｚ方向に沿って発生した消滅の分布を表してもよい。
【００９２】
いくつかの実施形態では、ＶＯＩの重心の移動を示すＶＯＩに基づく重み付け信号は、以下のように計算されてよい。
【００９３】
【数７】
2019510969.tif 000009
【００９４】
式７では、Ｖ（ｘ，ｙ，ｚ）は、ＶＯＩの指示関数であってもよく、すなわち、Ｖ（ｘ，ｙ，ｚ）は、（ｘ，ｙ，ｚ）がＶＯＩ内にある場合、値１を取り、（ｘ，ｙ，ｚ）がＶＯＩの外にある場合、値０を取る。
【００９５】
ステップ９０４では、重み付け信号に対してフーリエスペクトル分析を実行して、信号品質指標（ＳＱＩ）を決定してもよい。本明細書で用いられるように、信号品質指標は、生理学的スペクトル内の目標信号のエネルギーレベルを生理学的スペクトル外の目標信号のエネルギーレベルと比較し得る信号対雑音比を指してもよい。信号のスペクトル挙動に基づいて、信号のエネルギーレベルを測定してもよい。
【００９６】
単なる一例として、以下の式８に示すように、生理学的スペクトルに基づく信号品質指標（ＳＱＩ）は、以下のように計算されてもよく、
【００９７】
【数８】
2019510969.tif 000010
【００９８】
ここで、ＦＴ（信号（ｔ））は、信号（ｔ）のフーリエ変換であり、周波数ｆが生理学的スペクトル内にあることを意味し、周波数ｆが生理学的スペクトルの外にあることを示す。呼吸運動を検出する必要がある場合、呼吸信号の生理学的スペクトルを選択してもよい。心臓運動を検出する必要がある場合、心臓信号の生理学的スペクトルを選択してもよい。Ｇ１とＧ２は、関数ｇ（ｆ）のエネルギーレベルを測定する２つの関数であり、ここで、ｇ（ｆ）は、ｆの関数であり、
【００９９】
【数９】
2019510969.tif 000011
【０１００】
は、ｇ（ｆ）の絶対値である。例えば、Ｇ１とＧ２は、以下のように式９に示される。
【０１０１】
【数１０】
2019510969.tif 000012
【０１０２】
ステップ９０５では、ＶＯＩパラメータのセットをトラバースすることによって、所定のＶＯＩのＳＱＩを最大化してもよい。単なる一例として、ＶＯＩパラメータのセットをトラバースする方法は、ＶＯＩパラメータのサブセットを選択し、かつ選択されたＶＯＩパラメータのサブセットに対してトラバースアルゴリズムを実行して、トラバースアルゴリズムの実行を加速させてもよい。
【０１０３】
ステップ９０６では、ステップ９０５で計算されたＳＱＩのうちの最大のＳＱＩを有する特徴的なＶＯＩを決定してもよい。いくつかの実施形態では、特徴的なＶＯＩは、ＳＱＩおよび他の指標の動作を共同して考慮することによって決定されてもよい。例えば、特徴的なＶＯＩは、ＳＱＩとＶＯＩの体積の特定の組み合わせを最大化することによって決定されてもよい。
【０１０４】
図１０Ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動検出装置のアーキテクチャを示すブロック図である。剛体運動プロセッサ５０３は、剛体運動検出装置１００１および剛体運動補正装置１００２を含んでもよい。図１０Ａに示すように、剛体運動検出装置１００１は、リストモードデータを解析し、剛体運動の発生および／または剛体運動の振幅を含む剛体運動情報を決定してもよい。本明細書で用いられるように、リストモードは、ＥＣＴデータを記憶するデータ形式を指してもよい。いくつかの実施形態では、剛体運動の発生および／または剛体運動の振幅は、閾値法（図１１の詳細およびその説明を参照）に従って決定されてもよい。いくつかの実施形態では、剛体運動検出装置１００１は、分割ユニット（図１０Ａには図示せず）を含んでもよい。分割ユニットは、ＥＣＴデータを複数のサブセットに分割するために用いられてもよい。複数のサブセットは、分析されて処理されてもよく、運動情報が取得されてもよい。
【０１０５】
剛体運動補正装置１００２は、決定された運動情報に基づいて、リストモードデータを補正してよい。上述したように、剛体運動の発生および／またはその振幅を決定してもよい。剛体運動補正装置１００２は、運動情報が決定された特定のサブセット内のリストモードデータを補正してもよい。例えば、剛体運動補正装置１００２は、運動フィールド行列に基づいて、運動情報をサブセットから除去してよい（図１３の詳細を参照）。
【０１０６】
上記の説明は、例示を目的として提供されたものであり、本開示の範囲を限定するものではないことに留意すべきである。当業者であれば、本開示に鑑みて、多数の変形および修正を変化させて実施してもよい。しかしながら、これらの変形および修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。
【０１０７】
図１０Ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動検出および補正のためのプロセスを示すフローチャートである。剛体運動検出および補正のためのプロセスは、剛体運動プロセッサ５０３により実行されてもよい。フローチャートは、コンピュータ可読および／またはコンピュータ実行可能命令の制御で、１つ以上のプロセッサおよび／または電子部品により実行され得るプロセスを含む。フローチャートには特定のステップが開示されているが、そのようなステップは例示的なものである。すなわち、本実施形態は、様々な他のステップまたはフローチャートに記載されたステップの変形を実行することに適している。様々な実施形態では、フローチャートのステップは、ソフトウェアによって、ハードウェアによって、または両方の組み合わせによって実行されてもよいことが理解されるべきである。
【０１０８】
図１０Ｂに示すように、ステップ１０２０では、被検者に関するリストモードデータを取得してよい。リストモードデータは、取得回路２０２、ＥＣＴデータストレージ２０１、または本開示のいずれかに開示されているストレージから取得されてもよい。ステップ１０４０では、取得されたリストモードデータから剛体運動情報を検出または決定してもよい。検出は、リストモードデータの様々なサブセット間の類似性を直接的に測定することに基づいて、または対応するリストモードのセットから生成された様々な画像間の類似性を測定することに基づいてもよい。剛体運動情報の決定は、運動フィールド行列の決定に基づいてもよい。いくつかの実施形態では、運動フィールド行列に関する情報は、２つの異なる画像に適用される位置合わせ技術から導出されてもよい。位置合わせ技術は、ＬＢＦＳ法、Ｄｅｍｏｎｓ法を含むが、それらに限定するものではない。いくつかの実施形態では、剛体運動情報の決定は、期待行列の計算に基づいてもよい。期待行列についての詳細な議論は、以下において参照可能である。
【０１０９】
ステップ１０８０では、剛体運動情報に基づいて、取得されたリストモードデータを補正してもよい。リストモードで直接補正を行ってもよい。いくつかの実施形態では、リストモードデータから生成された画像を補正してもよい。
【０１１０】
図１１は、本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動検出のためのプロセスを示すフローチャートである。剛体運動検出のためのプロセスは、剛体運動検出装置１００１により実行されてもよい。フローチャートは、コンピュータ可読および／またはコンピュータ実行可能命令の制御で、１つ以上のプロセッサおよび／または電子部品により実行され得るプロセスを含む。フローチャートには特定のステップが開示されているが、そのようなステップは例示的なものである。すなわち、本実施形態は、様々な他のステップまたはフローチャートに記載されたステップの変形を実行することに適している。様々な実施形態では、フローチャートのステップは、ソフトウェアによって、ハードウェアによって、または両方の組み合わせによって実行されてもよいことが理解されるべきである。
【０１１１】
図１１に示すように、ステップ１１０１では、被検者に関するリストモードデータを取得してもよい。リストモードデータは、取得回路２０２、ＥＣＴデータストレージ２０１、または本開示の任意の部分に開示されている任意のストレージから取得されてもよい。ステップ１１０２では、取得されたリストモードデータを複数のサブセットに分割してもよい。分割は、分割ユニット（図示せず）によって行われてもよい。いくつかの実施形態では、周知のように、リストモードデータは、取得時間に関して変化してもよい。リストモードデータは、取得時間に応じて分割されてもよい。例えば、特定のサブセットは、特定の時間間隔内に取得されたデータに対応してよい。時間間隔は、固定的であっても可変であってもよい。例えば、時間間隔は、１秒〜１０秒の範囲であってもよい。複数のサブセットの時間間隔は、互いに同じでも異なってもよい。分割された複数のサブセットは、以下のように定義されてもよい。
【０１１２】
【数１１】
2019510969.tif 000013
【０１１３】
ここで、ｓｉは、リストモードデータから分割されたｉ番目のサブセットを表してもよく、Ｔは、リストモードデータの取得時間を表してもよく、Δｔは、時間間隔を表してもよい。
【０１１４】
ステップ１１０３では、複数のサブセットのうちの１つを基準サブセットとして選択してもよい。選択は、撮像システム１００のデフォルト設定またはオペレータ（例えば、医師）からの命令に基づいて実行されてもよい。いくつかの実施形態では、第１のサブセットＳ１を基準サブセットとして選択し、基準サブセットをｓｒｅｆとして表してもよい。
【０１１５】
ステップ１１０４では、複数のサブセット内のデータを複数の画像またはヒストグラムに変換してもよい。いくつかの実施形態では、複数のサブセット内のデータは、以下の式に従って複数の画像に変換されてもよい。
【０１１６】
【数１２】
2019510969.tif 000014
【０１１７】
ここで、ｃｒｙｓｔａｌｘ、ｃｒｙｓｔａｌｙ、ｒｉｎｇｚは、それぞれ、ＬＯＲに対応する２つのシンチレータ結晶およびシンチレータリングの識別子を表してよい。
【０１１８】
上述したように、基準サブセットは、基準画像に対応してもよい。基準画像は、ｉｍｇｒｅｆで表されてもよく、他のサブセットのデータから変換された他の画像は、ｉｍｇｉとして表されてもよい。
【０１１９】
いくつかの実施形態では、複数のサブセット内のデータを複数のヒストグラムに変換してもよい。基準サブセットは、基準ヒストグラムに対応してもよい。基準ヒストグラムは、ｈｉｓｔｏｒｅｆとして表されてもよく、一方、他のサブセットのデータから変換された他のヒストグラムは、ｈｉｓｔｏｉとして表されてもよい。
【０１２０】
ステップ１１０５では、基準画像または基準ヒストグラムと他の画像またはヒストグラムとの間の類似性を評価してもよい。いくつかの実施形態では、基準画像と他の画像との間の類似性は、
【０１２１】
【数１３】
2019510969.tif 000015
【０１２２】
ここで、類似度（ａ、ｂ）は、類似関数を表してもよく、Ｉｉは、ｉ番目のサブセットに対応する基準画像（ｉｍｇｒｅｆ）とｉ番目の画像（ｉｍｇｉ）との間の類似性を表してもよい。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、基準ヒストグラムと他のヒストグラムとの間の類似性は、以下の式１３によって取得されてもよい。本明細書で用いられるように、類似性は、形状類似性、分布類似性など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。
【０１２４】
【数１４】
2019510969.tif 000016
【０１２５】
類似度（ａ、ｂ）は、類似関数を表してもよく、Ｉｉは、ｉ番目のサブセットに対応する基準ヒストグラム（ｈｉｓｔｏｒｅｆ）とｉ番目のヒストグラム（ｈｉｓｔｏｉ）との間の類似性を表してもよい。
【０１２６】
ステップ１１０６では、剛体運動の発生および／または剛体運動の振幅を類似性および閾値に基づいて決定してもよい。閾値は、撮像システム１００のデフォルト設定またはオペレータ（例えば、医師）からの命令に基づいて設定されてもよいいくつかの実施形態では、運動の発生は、以下の式１４に基づいて決定されてもよい。
【０１２７】
【数１５】
2019510969.tif 000017
【０１２８】
ここで、０は、運動が発生していないことを意味してもよく、Ｉｉは、ｉ番目のサブセットが属する時間間隔内に剛体運動が発生したことを表してもよい。
【０１２９】
図１２Ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動情報を取得するためのプロセスを示すフローチャートである。剛体運動情報を取得するためのプロセスは、剛体運動プロセッサ１００１によって実行されてもよい。フローチャートは、コンピュータ可読および／またはコンピュータ実行可能命令の制御で、１つ以上のプロセッサおよび／または電子部品により実行され得るプロセスを含む。フローチャートには特定のステップが開示されているが、そのようなステップは例示的なものである。つまり、本実施形態は、様々な他のステップまたはフローチャートに記載されたステップの変形を実行することに適している。様々な実施形態では、フローチャートのステップは、ソフトウェアによって、ハードウェアによって、または両方の組み合わせによって実行されてもよいことが理解されるべきである。
【０１３０】
ステップ１０２０では、被検者に関するリストモードデータを取得してもよい。リストモードデータは、取得回路２０２、ＥＣＴデータストレージ２０１、または本開示のいずれかに開示されているストレージから取得されてもよい。
【０１３１】
ステップ１２０４では、リストモードデータを時間情報および／または空間情報に基づいて分割してもよい。例えば、リストモードデータは、１秒以下のタイムスパンで分割されてもよい。別の例として、リストモードデータは、５秒以下のタイムスパンで分割されてよい。さらなる例として、リストモードデータは、１０秒以下のタイムスパンで分割されてよい。
【０１３２】
ステップ１２０６では、データ空間と再構成空間との関係を確立してもよい。いくつかの実施形態では、データ空間にサイノグラム座標を与え、再構成空間に３Ｄ再構成座標を与えてもよい。サイノグラム座標と３Ｄ再構成座標との間の関係を確立してもよい（図１２Ｂの詳細を参照）。サイノグラム座標は、φ、ｓ、ｚ、およびθを含んでもよい。３Ｄ再構成座標は、ｘ軸座標、ｙ軸座標、およびｚ軸座標を含んでもよい。この関係は、以下のように定義されてもよい。
【０１３３】
【数１６】
2019510969.tif 000018
【０１３４】
ここで、ｘは、ｘ軸座標を表してもよく、ｙは、ｙ軸座標を表してもよい。
【０１３５】
ステップ１２０８では、分割されたリストモードデータに基づいて、期待情報を取得してもよい。まず、Ｐ（φ，ｓ，ｚ，θ，ｔ）は、時間ｔで検出されたすべてのイベントをヒストグラム化することによって、時間ｔでのサイノグラム座標（φ，ｓ，ｚ，θ）に位置するリストモードデータを表してもよい。リストモードデータＰ（φ，ｓ，ｚ，θ，ｔ）は、時間間隔［ｉΔＴ，（ｉ＋１）ΔＴ］に分割されてもよく、ここでｉ＝０、１…である。第ｎの時間間隔［ｎΔＴ，（ｎ＋１）ΔＴ］では、剛体運動情報は、リストモードデータＰ（φ，ｓ，ｚ，θ，ｔ）、ｔ∈［ｎΔＴ，（ｎ＋１）ΔＴ］の演算から取得されてもよい。特に、Ｅ（Ｓ（φ，ｎ））は、第ｎの時間間隔［ｎΔＴ，（ｎ＋１）ΔＴ］での投影角φを有するｓの数学的期待値を表してもよい。Ｅ（Ｓ（φ，ｎ））（φ＝φ１、φ２…φＫ）は、以下の式により計算されてもよい。
【０１３６】
【数１７】
2019510969.tif 000019
【０１３７】
ここで、φ＝φ１、φ２…φＫであり、φ１、φ２、…、φＫは、φの候補離散値を表してもよい。
【０１３８】
Ｅ（Ｓ（φ，ｎ））（φ＝φ１，φ２…φＫ）は、以下の式により計算されてもよい。
【０１３９】
【数１８】
2019510969.tif 000020
【０１４０】
Ｅ（Ｘ（ｎ））およびＥ（Ｙ（ｎ））は、それぞれｎ番目の時間間隔で、ｘ軸および軸に沿った被検者の重心の並進の数学的期待値を表してよい。Ｅ（Ｘ（ｎ））およびＥ（Ｙ（ｎ））は、
【０１４１】
【数１９】
2019510969.tif 000021
【０１４２】
により計算されてよく、ここで、φ１、φ２、…、φＫは、φの候補離散値を表してよい。いくつかの実施形態では、例えば、最小二乗法を用いて、Ｋ≧２は、Ｅ（Ｘ（ｎ））およびＥ（Ｙ（ｎ））を決定するには十分であり得る。φ１、φ２、…、φＫの分布は、均一であってもよく、つまり、φｉとφｉ−１との間の差は不変であるか、またはｉとは無関係である。φ１、φ２、…、φＫの分布は、不均一であってもよく、つまり、φｉとφｉ−１との間の差は可変であるか、またはｉに依存してよい。
【０１４３】
いくつかの実施形態では、ｎ番目の時間間隔で、ｚ軸に沿った被検者の重心の並進は、Ｅ（Ｚ（θ，φ，ｎ））として定義されてもよい。Ｅ（Ｚ（θ，φ，ｎ））は、以下の式により計算されてもよい。
【０１４４】
【数２０】
2019510969.tif 000022
【０１４５】
共分散行列は、以下の式により計算されてもよい。
【０１４６】
【数２１】
2019510969.tif 000023
【０１４７】
ここで、Ｅ（Ｘ２（ｎ））、Ｅ（Ｙ２（ｎ））、およびＥ（（Ｘ（ｎ）Ｙ（ｎ））は、以下の式により計算されてもよい。
【０１４８】
【数２２】
2019510969.tif 000024
【０１４９】
いくつかの実施形態では、例えば、最小二乗法を用いて、Ｋ≧３は、Ｅ（Ｘ２（ｎ））、Ｅ（Ｙ２（ｎ））、およびＥ（（Ｘ（ｎ）Ｙ（ｎ））を決定するには十分であり得る。φ１、φ２、…、φＫの分布は、均一であってもよく、すなわち、φｉとφｉ−１との間の差は、不変であるか、またはｉとは無関係である。φ１、φ２、…、φＫの分布は、不均一であってもよく、すなわち、φｉとφｉ−１との間の差は、不変ではないか、またはｉに依存してもよい。
【０１５０】
Ｅ（Ｚ（ｎ）Ｘ（ｎ））およびＥ（Ｙ（ｎ）Ｚ（ｎ））は、以下の式により計算されてもよい。
【０１５１】
【数２３】
2019510969.tif 000025
【０１５２】
ここで、Ｅ（Ｚ（θ，φ，ｎ）Ｓ（θ，φ，ｎ））（φ＝φ１、φ２…φＫ）は、以下の式により計算されてもよい。
【０１５３】
【数２４】
2019510969.tif 000026
【０１５４】
Ｅ（Ｚ２（ｎ））は、以下の式により計算されてもよい。
【０１５５】
【数２５】
2019510969.tif 000027
【０１５６】
【数２６】
2019510969.tif 000028
【０１５７】
は、以下の式により計算されてもよい。
【０１５８】
【数２７】
2019510969.tif 000029
【０１５９】
ステップ１２１０では、期待情報に基づいて、並進情報を取得してもよい。本明細書で用いられる「並進情報」という用語は、ｘ軸、ｙ軸および／またはｚ軸に沿った被検者の並進運動を指してもよい。例えば、ｘ軸、ｙ軸および／またはｚ軸に沿った被検者の重心の並進運動は、それぞれＵ（ｎ）、Ｖ（ｎ）およびＷ（ｎ）として定義されてもよい。
【０１６０】
Ｕ（ｎ）、Ｖ（ｎ）およびＷ（ｎ）は、以下の式により計算されてもよい。
【０１６１】
【数２８】
2019510969.tif 000030
【０１６２】
ここで、Ｅ（Ｘ（ｎ））およびＥ（Ｙ（ｎ））は、ｎ番目の時間間隔で、ｘ軸およびｙ軸に沿った被検者の重心の並進の数学的期待値を表してよい。
【０１６３】
ステップ１２１２では、期待情報に基づいて、回転情報を取得してよい。本明細書で用いられるように、「回転情報」という用語は、ｘ軸、ｙ軸および／またはｚ軸の回りの被検者の回転角度を指してもよい。例えば、ｘ軸、ｙ軸、および／またはｚ軸の回りの重心を中心とする被検者の回転角度を取得し、かつα（ｎ）、β（ｎ）、γ（ｎ）と定義してもよい。角度α（ｎ）、β（ｎ）およびγ（ｎ）は、以下の式により計算されてもよい。
【０１６４】
【数２９】
2019510969.tif 000031
【０１６５】
ここで、ｒ３２（ｎ）、ｒ３１（ｎ）、ｒ２１（ｎ）は、以下の式により計算されてもよい。
【０１６６】
【数３０】
2019510969.tif 000032
【０１６７】
ここで、Ｒ（ｎ）は、患者の回転行列を表してもよく、Ｒ（ｎ）は、式１に示すように、Ｒｘ＊Ｒｙ＊Ｒｚであってもよく、Ｈ（ｎ）は、共分散行列Ｍ（ｎ）の固有ベクトル行列を表してもよい。Ｈ（ｎ）は、以下の式により計算されてもよい。
【０１６８】
【数３１】
2019510969.tif 000033
【０１６９】
ここで、λ（ｎ）は、３×３対角行列を表し、Ｍ（ｎ）は、上記の共分散行列を表してもよい。
【０１７０】
並進情報（例えば、それぞれＵ（ｎ）、Ｖ（ｎ）、Ｗ（ｎ）、ｎ＝０，１，２…として示されるｘ軸、ｙ軸および／またはｚ軸に沿った被検者の重心の並進運動）は、回転情報（例えば、角度α（ｎ）、β（ｎ）、γ（ｎ）、ｎ＝０，１，２、…）と共に使用されて、被検者の剛体運動を検出する。検出は、閾値に基づいてもよい。例えば、並進情報（Ｕ（ｎ），Ｖ（ｎ），Ｗ（ｎ））の大きさが閾値以上である場合、被検者は、ｎ番目の時間間隔の間に剛体運動移動を経験しているとみなしてもよい。別の例として、角度の大きさ（α（ｎ），β（ｎ），γ（ｎ））が閾値以上である場合、被検者は、ｎ番目の時間間隔の間に剛体運動移動を経験しているとみなしてもよい。さらなる例として、並進／回転情報（Ｕ（ｎ），Ｖ（ｎ），Ｗ（ｎ），α（ｎ），β（ｎ），γ（ｎ））の大きさが閾値以上である場合、被検者は、ｎ番目の時間間隔の間に剛体運動移動を経験しているとみなしてもよい。量（Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｋ）の大きさは、
【０１７１】
【数３２】
2019510969.tif 000034
【０１７２】
で計算されてもよい。
【０１７３】
被検者の剛体運動の検出に加えて、並進情報（それぞれ、Ｕ（ｎ）、Ｖ（ｎ）およびＷ（ｎ）として示されるｘ軸、ｙ軸、および／またはｚ軸に沿った被検者の重心の並進運動）は、回転情報（例えば、角度α（ｎ）、β（ｎ）、γ（ｎ））と共に使用されて、リストモードデータをゲートまたはサブゲートする。ゲーティングは、自動または手動のいずれかの手法で行われてもよい。例えば、ｎ番目の時間間隔のリストモードデータは、並進情報の大きさも、サブゲートされた時間間隔内の対象の回転情報の大きさも、所定の閾値を超えないようにサブゲートされてもよい。
【０１７４】
上記の説明は、例示を目的として提供されたものであり、本開示の範囲を限定するものではないことに留意すべきである。当業者であれば、本開示に照らせば、複数の変形および修正を変形して実施してもよい。しかしながら、これらの変形および修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、被検者の剛体運動を検出するために、当業者は、２つの連続する時間間隔の間の並進情報の差を用いて剛体運動を検出することを考慮してもよい。２つの連続する時間間隔の間の並進情報（または回転情報など、またはそれらの組み合わせ）の差が閾値以上である場合、被検者は、２つの連続する時間間隔の移行中に剛体運動移動を経験しているとみなしてもよい。さらなる例として、２つの連続する時間間隔のための共分散行列の間の差が閾値以上である場合、被検者は、２つの連続する時間間隔の移行中に剛体運動移動を経験しているとみなしてもよい。
【０１７５】
さらに、並進情報（それぞれ、Ｕ（ｎ）、Ｖ（ｎ）およびＷ（ｎ）として示されるｘ軸、ｙ軸、および／またはｚ軸に沿った被検者の重心の並進運動）は、回転情報（例えば、角度α（ｎ）、β（ｎ）、γ（ｎ））と共に使用されて、リストモードデータ、サイノグラム、または再構成画像において被検者の剛体運動によって引き起こされるアーチファクトを補正する。アーチファクト補正は、自動または手動のいずれかの手法で行われてもよい。アーチファクト補正は、「元のまま」で行われてもよい。例えば、再構成画像は、並進および／または回転の変換をして、Ｕ（ｎ）、Ｖ（ｎ）およびＷ（ｎ）、および回転角α（ｎ）、β（ｎ）、γ（ｎ）によって誘導される並進および／または回転を打ち消す。
【０１７６】
図１２Ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係るサイノグラム座標と３Ｄ再構成座標との間の関数関係を示す。図１２Ｂに示すように、φは、投影角度を表し、ｓは、投影位置を表し、ｚは、軸方向位置を表し、θは、軸平面との角度を表し、ｔは、時間を表してよい。２つの点ａ（ｘａ、ｙａ）およびｂ（ｘｂ、ｙｂ）は、それぞれ投影された応答線の２つの端点を与える。図１２Ｂでは、左側にサイノグラム座標が示され、右側に３次元再構成座標が示され、ここで、ａとｂは、検出装置対のインデックスであり、ｅは、イベントを表し、ｘｅは、イベントｅのｘ座標を表し、ｔは、ＴＯＦ座標を表し、ｚは、軸方向位置を表す。
【０１７７】
図１３は、本開示のいくつかの実施形態に係る剛体運動補正のためのプロセスを示すフローチャートである。剛体運動補正のためのプロセスは、剛体運動補正装置１００２により実行されてもよい。運動補正は、プロセス１１００によって決定された運動情報に基づいて実行されてもよい。フローチャートは、コンピュータ可読および／またはコンピュータ実行可能命令の制御で、１つ以上のプロセッサおよび／または電子部品により実行され得るプロセスを含む。フローチャートには特定のステップが開示されているが、そのようなステップは例示的なものである。すなわち、本実施形態は、様々な他のステップまたはフローチャートに記載されたステップの変形を実行することに適している。様々な実施形態では、フローチャートのステップは、ソフトウェアによって、ハードウェアによって、または両方の組み合わせによって実行されてもよいことが理解されるべきである。
【０１７８】
ステップ１３０１では、運動の振幅などの情報をロードしてもよい。図１１に示すように、剛体運動の振幅を類似性および閾値に基づいて決定してもよい。ステップ１３０２では、リストモードデータのようなＥＣＴデータを運動の振幅のような情報に基づいてゲーティングしてもよい。いくつかの実施形態では、ｉ＝１，２、...、Ｎに対するＩ（ｉ）とＩ（ｉ−１）との間の運動の勾配は、以下の式によって類似性に基づいて計算されてもよい。
【０１７９】
【数３３】
2019510969.tif 000035
【０１８０】
ここで、Ｉ（ｉ）は、ｉ番目の時間間隔に対応する類似性を表してもよい。
【０１８１】
リストモードデータは、勾配値に基づいてゲーティングされ、閾値および複数のゲート（「ゲートリストモードデータセット」とも称する）が生成されてもよい。閾値は、撮像システム１００のデフォルト設定またはオペレータ（例えば、医師）からの命令に基づいて設定されてもよい。いくつかの実施形態では、ｉ番目の時間間隔と（ｉ−１）番目の時間間隔との間の勾配が閾値を超えない場合、ｉ番目のサブセット内のデータを（ｉ−１）番目のサブセット内のデータと組み合わせてもよい。勾配が閾値を超える場合、ｉ番目のサブセット内のデータを新しいデータセットに分類してもよい。複数のゲーティングされたリストモードデータセットは、以下のように定義されてもよい。
【０１８２】
【数３４】
2019510969.tif 000036
【０１８３】
ここで、ｎは、ゲーティングされたリストモードデータセットの数を表し、Ｄｉは、ｉ番目のゲーティングされたリストモードデータセットを表してもよい。
【０１８４】
ステップ１３０３では、画像再構成をゲーティングされたリストモードデータに基づいて実行してもよい。画像再構成は、画像再構成プロセッサ２０７によって実行されてもよい。再構成画像は、以下のように定義されてもよい。
【０１８５】
【数３５】
2019510969.tif 000037
【０１８６】
ここで、ｆ（Ｄｉ）は、ｉ番目のゲーティングされたリストモードデータセットに対応する再構成画像を表してもよい。
【０１８７】
ステップ１３０４では、再構成画像を基準画像として選択してもよい。選択は、撮像システム１００のデフォルト設定またはオペレータ（例えば、医師）からの命令に基づいて実行されてもよい。いくつかの実施形態では、第１のゲーティングされたリストモードデータセットに対応する画像を基準画像として選択してもよい。
【０１８８】
ステップ１３０５では、画像の位置合わせを行って運動フィールド行列を取得してもよい。画像の位置合わせは、基準画像と他の再構成画像との間で実行されてもよい。画像の位置合わせに用いられる方法は、相互相関（ＣＣ）、正規化ＣＣ、残差遂次検定法（ＳＳＤＡ）、相互情報量（ＭＩ）法、二乗誤差和、比率画像均一性など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、運動フィールド行列は、以下のように定義されてもよい。
【０１８９】
【数３６】
2019510969.tif 000038
【０１９０】
運動フィールド行列は、既に説明したように、式１によって計算されてもよい。
【０１９１】
ステップ１３０６では、リストモードデータを運動フィールド行列に基づいて補正してもよい。いくつかの実施形態では、撮像システム１００は、運動フィールド行列に基づいてリストモードデータの空間情報を補正してもよい。本明細書で用いられるように、「空間情報」という用語は、ＬＯＲに対応するＰＥＴシステムにおける一対のシンチレータ結晶の空間座標を指してもよい。例示的な空間情報は、以下のように定義されてもよい。
【０１９２】
【数３７】
2019510969.tif 000039
【０１９３】
ここで、
【０１９４】
【数３８】
2019510969.tif 000040
【０１９５】
は、ｃｒｙｓｔａｌａの空間座標を表してもよく、
【０１９６】
【数３９】
2019510969.tif 000041
【０１９７】
は、ｃｒｙｓｔａｌｂの空間座標を表してもよく、ｘａ、ｙａ、ｚａは、それぞれｃｒｙｓｔａｌａのｘ軸座標、ｙ軸座標、ｚ軸座標を表してよく、ｘｂ、ｙｂ、ｚｂは、それぞれ、ｃｒｙｓｔａｌｂのｘ軸座標、ｙ軸座標、および／またはｚ軸座標を表してもよい。
【０１９８】
一対のシンチレータ結晶の空間座標は、次の式で補正されてもよい。
【０１９９】
【数４０】
2019510969.tif 000042
【０２００】
ここで、
【０２０１】
【数４１】
2019510969.tif 000043
【０２０２】
は、補正されたｃｒｙｓｔａｌａの空間座標を表してもよく、
【０２０３】
【数４２】
2019510969.tif 000044
【０２０４】
は、補正されたｃｒｙｓｔａｌｂの空間座標を表してもよい。
【０２０５】
いくつかの実施形態では、撮像システム１００は、運動フィールド行列に基づいてリストモードデータの空間情報および時間情報を補正してもよい。いくつかの実施形態では、リストモードデータのフォーマットは、以下のように定義されてもよい。
【０２０６】
【数４３】
2019510969.tif 000045
【０２０７】
ここで、ｔａおよびｔｂは、それぞれｃｒｙｓｔａｌａおよびｃｒｙｓｔａｌＢに対応する飛行時間（ＴＯＦ）を表す。
【０２０８】
高いタイミング分解能で、イベントの空間座標は、リストモードデータに基づいて位置決めされてもよい。撮像システム１００のタイミング分解能を考慮して、ＬＯＲに沿ってＭＬＰを中心とする確率分布とともに最大尤度点（ＭＬＰ）を取得してもよい。ＭＬＰは、次の式で計算されてもよい。
【０２０９】
【数４４】
2019510969.tif 000046
【０２１０】
ここで、ｃは、光の速度を表してもよい。
【０２１１】
式３７に従って、リストモードデータのフォーマットは、以下のように定義されてもよい。
【０２１２】
【数４５】
2019510969.tif 000047
【０２１３】
ＬＯＲに沿ってＭＬＰを中心とする確率分布は、対称的であってもよい。補正されたＭＬＰの空間座標を用いて新しい確率分布を取得してもよい。リストモードのデータは、次の式で補正されてもよい。
【０２１４】
【数４６】
2019510969.tif 000048
【０２１５】
ここで、
【０２１６】
【数４７】
2019510969.tif 000049
【０２１７】
は、補正されたＭＬＰの空間座標を表してもよい。
【０２１８】
ステップ１３０７では、画像再構成を補正されたリストモードデータに基づいて実行してもよい。画像再構成は、画像再構成プロセッサ２０７によって実行されてもよい。
【０２１９】
上記の実施形態は、例示を目的として提供されたものであり、本開示の範囲を限定するものではないことに留意すべきである。本開示を参照した後、当業者は、発明的活動を行わずに多くの他の変更、置換、変形、改変、および修正を想定してもよく、かつ本開示は、その範囲内に入るそのような全ての変更、置換、変形、改変および修正を包含することが意図される。
【実施例】
【０２２０】
以下の例は、例示を目的とするものであり、本開示の範囲を限定するものではない。
【実施例１】
【０２２１】
図１４は、本開示のいくつかの実施形態に係る運動補正のための例示的なプロセスを提供する。プロセス１４００は、剛体運動プロセッサ５０３によって実行されてもよい。フローチャートは、コンピュータ可読および／またはコンピュータ実行可能命令の制御で、１つ以上のプロセッサおよび／または電子部品により実行され得るプロセスを含む。フローチャートには特定のステップが開示されているが、そのようなステップは例示的なものである。つまり、本実施形態は、様々な他のステップまたはフローチャートに記載されたステップの変形を実行することに適している。様々な実施形態では、フローチャートのステップは、ソフトウェアによって、ハードウェアによって、または両方の組み合わせによって実行されてもよいことが理解されるべきである。
【０２２２】
ステップ１４０２では、リストモードデータを取得してもよい。リストモードデータは、取得回路２０２、ＥＣＴデータストレージ２０１、または本開示の任意の部分に開示されている任意のストレージから取得されてもよい。ステップ１４０４では、リストモードデータを一定の取得時間間隔に従って複数のサブセットに分割してもよい。時間間隔は、１秒〜１０秒の範囲であってもよい。ステップ１４０６では、複数のサブセットのうちの１つを基準サブセットとして選択してもよい。いくつかの実施形態では、第１の時間間隔に対応するサブセットＳ１を基準サブセットとして選択してもよい。いくつかの実施形態では、マルチフレームサブセットを取得してもよい。本明細書で用いられるように、マルチフレームサブセットは、基準サブセット以外のサブセットを指してもよい。いくつかの実施形態では、基準サブセットおよびマルチフレームサブセットは、同時にまたは連続的に取得されてもよい。
【０２２３】
ステップ１４０８では、画像を基準サブセットに基づいて再構成してもよい。後で説明するステップ１４２０でのさらなる使用のために、再構成された画像を基準画像として指定してもよい。
【０２２４】
ステップ１４１０では、基準サブセットと他のサブセットとの類似性をそれぞれ評価してもよい（類似性に関する詳細な説明は、図１１において参照可能である）。ステップ１４１０から導出された類似性情報に基づいて、ステップ１４１２で剛体運動情報をリストモードデータで取得してもよい（剛体運動情報の取得に関する詳細な説明は、図１１において参照可能である）。ステップ１４１４では、任意の２つの類似性の間の勾配を取得してもよい。ステップ１４１６では、リストモードデータを勾配値に基づいてゲーティングしてもよい。ステップ１４１８では、ゲーティングされたリストモードデータに基づいて画像を再構成してもよい。ステップ１４２０では、再構成画像から基準画像を選択してもよい。基準画像および他の画像を同時にまたは連続的に取得してもよい。ステップ１４２２では、画像の位置合わせを基準画像と他の再構成画像との間で実行してもよい。画像の位置合わせのための方法は、相互相関（ＣＣ）、正規化ＣＣ、残差遂次検定法（ＳＳＤＡ）、相互情報量（ＭＩ）法、二乗誤差和、比率画像均一性など、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。基準画像と他の再構成画像との間の画像位置合わせの結果として、運動パラメータを取得してもよい。運動パラメータは、ｘ軸回りの回転行列、ｙ軸回りの回転行列、ｚ軸回りの回転行列、並進行列、運動フィールド行列などを含んでもよい。ステップ１４２４では、リストモードデータを運動パラメータに基づいて補正してもよい。いくつかの実施形態では、リストモードデータの空間情報および／または時間情報を補正してもよい。
【実施例２】
【０２２５】
図１８Ａ〜図１８Ｄは、補正プロセスを伴うか、および／または伴わない４つの例示的なゲート画像を提供する。図１８Ａおよび図１８Ｂは、本開示に示されている補正プロセスを用いずに２つの例示的なゲート画像を与え、図１８Ｃおよび図１８Ｄは、本開示の図１１に示されている補正プロセスに従って２つの例示的なゲート画像を与える。図１８Ａと図１８Ｃとの比較から分かるように、図１８Ｃにおける補正されたゲー卜画像は、図１８Ａにおけるゲー卜画像よりも少ないアーチファクトを示す。アーチファクト低減の類似の効果は、図１８Ｂと図１８Ｄとの比較から見出し得る。
【実施例３】
【０２２６】
図１９Ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る１つの例示的な運動曲線を提供する。図１９Ａに示すように、値が基準サブセットと他のサブセットとの類似性を表す運動振幅は、時間に関して変化する。様々な時間での運動ゲートが、図１９Ｂに示された。図１９Ｂに示すように、運動ゲートに従って、リストモードデータは、ゲーティングされ、剛体運動が導出された。ゲーティングされたデータに基づいて画像を再構成し、基準画像を選択し、次に画像位置合わせを実行して運動パラメータを取得するプロセスは、図２０Ａ〜図２０Ｆに示される。図２０Ａは、本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。１つの運動曲線は、非ゲートリストモードデータのＹ軸に沿った移動を示し、一方、他の運動曲線は、ゲートリストモードデータのＹ軸に沿った移動を示した。図２０Ｂは、本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。１つの運動曲線は、非ゲートリストモードデータのＸ軸に沿った移動を示し、一方、他の運動曲線は、ゲートリストモードデータのＸ軸に沿った移動を示した。図２０Ｃは、本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。１つの運動曲線は、非ゲートリストモードデータのＺ軸に沿った移動を示し、一方、他の運動曲線は、ゲートリストモードデータのＺ軸に沿った移動を示した。図２０Ｄは、本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。１つの運動曲線は、非ゲートリストモードデータのＸ軸回りの回転を記述し、一方、他の運動曲線は、ゲートリストモードデータのＸ軸回りの回転を記述する。図２０Ｅは、本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。１つの運動曲線は、非ゲートリストモードデータのＹ軸回りの回転を記述し、一方、他の運動曲線は、ゲートリストモードデータのＹ軸回りの回転を記述する。図２０Ｆは、本開示のいくつかの実施形態に係る２つの例示的な運動曲線を提供する。１つの運動曲線は、非ゲートリストモードデータのＺ軸回りの回転を記述し、一方、他の運動曲線は、ゲートリストモードデータのＺ軸回りの回転を記述する。図２０Ａ〜２０Ｆから、本開示に従って生成された運動曲線と元の運動曲線との一致が見られることがある。
【実施例４】
【０２２７】
図２１は、本開示のいくつかの実施形態に係る脳から取得されたＥＣＴデータに基づいて再構成されたいくつかの画像を提供する。図２１に示すように、リストモードデータは、運動パラメータに基づいて補正された。図２１の上部では、補正されていない３つの再構成脳画像が示された。中間部では、補正後の２つの再構成画像群（ＴＯＦを有する）が示された。中間部の左側は、元の運動パラメータに従って補正された画像であり、中間部の右側は、本開示に従って生成された運動パラメータに基づいて補正された画像である。下部では、補正後の２つの画像群（ＴＯＦがない）が示されており、ここで、下部の左側は、元の運動パラメータに従って補正された画像であり、下部の右側は、本開示に従って生成された運動パラメータに基づいて補正された画像である。
【実施例５】
【０２２８】
図２２は、本開示のいくつかの実施形態に係る異なる方法に基づいて取得されたｘ軸に沿った並進間の比較を提供する。図示されるように、実線は、本開示で開示された方法によって取得されたｘ軸に沿った被検者の並進を表してよい。点線は、画像の再構成後の画像位置合わせに基づいて取得されたｘ軸に沿った被検者の並進を表してもよい。
【実施例６】
【０２２９】
図２３は、本開示のいくつかの実施形態に係る並進情報および回転情報に基づく運動検出の例を提供する。図２３に示すように、並進情報の勾配（ΔＥ（Ｘ））と回転情報の勾配値（ΔＥ（ＸＹ））とに基づいて運動を検出してもよい。矢印は、被験者において並進および／または回転のようないくつかの剛体運動が生じてもよい位置を示す。
【０２３０】
以上のように基本概念を説明してきたが、この詳細な開示を読んだ後、当業者には明らかであろうが、上記の詳細な開示は、単なる例として示されることを意図し、限定的なものではない。本明細書には明示的に述べられていないものの、様々な変更、改良、および修正が生じる可能性があり、当業者に対して意図されている。これらの変更、改良、および修正は、本開示によって示唆されることが意図されており、本開示の例示的な実施形態の思想および範囲内にある。
【０２３１】
さらに、特定の用語は、本開示の実施形態を説明するために用いられている。例えば、「一実施形態」、「実施形態」および／または「いくつかの実施形態」という用語は、この実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造または特性が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書の様々な部分における「実施形態」または「一実施形態」または「代替実施形態」の２つ以上の言及は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指しているわけではないことを強調し、理解すべきである。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、本開示の１つまたは複数の実施形態において適切に組み合わせられてもよい。
【０２３２】
さらに、当業者には理解されるように、本開示の態様は、本明細書において、任意の新規かつ有用なプロセス、機械、製造、または組成物、またはそれらの新規で有用な改善を含む、多くの特許性のあるクラスまたは文脈のいずれかで例示および説明されてもよい。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェア、完全にソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、またはソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実装されてもよく、実装は、一般に、「ブロック」、「モジュール」、「エンジン」、「ユニット」、「構成要素」、または「システム」と総称されてもよい。さらに、本開示の態様は、具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する１つ以上のコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態を用いてもよい。
【０２３３】
コンピュータ可読信号媒体は、例えば、ベースバンドに、または搬送波の一部として組み込まれたコンピュータ可読プログラムコードを有する伝送データ信号を含んでよい。このような伝送信号は、電磁気、光学など、またはそれらの任意の適切な組み合わせを含む様々な形態のいずれかを用いてもよい。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、命令実行システム、装置もしくはデバイスによって用いられるか、またはそれらと接続されるプログラムを通信、伝播または伝送する任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。コンピュータ可読信号媒体上に具現化されたプログラムコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなど、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含む任意の適切な媒体を使用して送信されてもよい。
【０２３４】
本開示の態様のための操作を実行するコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ、ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎなどのようなオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ  ２００３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ  ２００２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰのような従来の手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、Ｇｒｏｏｖｙのような動的プログラミング言語、または他のプログラミング言語を含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書き込まれてもよい。プログラムコードは、完全にオペレータのコンピュータ上で、部分的にはオペレータのコンピュータ上で、スタンドアロンのソフトウェアパッケージとして、部分的にオペレータのコンピュータ上で、部分的にリモートコンピュータ上で、または完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行されてもよい。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してオペレータのコンピュータに接続されてもよく、または接続は、外部コンピュータ（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）またはクラウドコンピューティング環境で行われるか、またはサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）のようなサービスとして提供されてもよい。
【０２３５】
さらに、引用された処理素子またはシーケンスの順序、または数字、文字、または他の名称の使用は、特許請求の範囲に特定されている場合を除いて、請求されたプロセスおよび方法を任意の順序に限定することを意図するものではない。上記の開示は、様々な実施例を通して、現在、本開示の様々な有用な実施形態であると現在考えられているものについて論じているが、そのような詳細は、その目的のみに対するものであり、添付の特許請求の範囲は、開示された実施形態に限定されず、逆に、開示された実施形態の思想および範囲内にある修正および同等の構成を包含することが意図されることが理解されるべきである。例えば、上述した様々な構成要素の実装は、ハードウェア装置で実装されてもよいが、ソフトウェアのみの解決策として実装されてもよく、例えば、既存のサーバまたはモバイルデバイス上にインストールする。
【０２３６】
同様に、本開示の実施形態の前述の説明では、様々な本発明の実施形態の１つまたは複数の理解を助ける開示を合理化する目的で、様々な特徴が単一の実施形態、図、またはその説明にまとめられることが理解されるべきである。しかしながら、該開示の方法は、請求された主題が各請求項に明示的に記載されたものより多くの特徴を必要とするという意図を反映するものとして解釈されるべきではない。むしろ、本発明の実施形態は、前述の単一の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない範囲にある。
【符号の説明】
【０２３７】
１１０  ＥＣＴスキャナ
１２０  ネットワーク
１３０  解析制御装置
２０１  ＥＣＴデータストレージ
２０２  取得回路
２０４  ＥＣＴデータプロセッサ
２０７  画像再構成プロセッサ
２０８  可視化プロセッサ
３０１  Ｉ／Ｏモジュール
３０２  モデル設定モジュール
３０３  ゲーティングモジュール
３０５  記憶モジュール
５０１  運動分類器
５０２  生理学的運動検出装置
５０３  剛体運動プロセッサ
７０１  ＶＯＩ設定ユニット
７０２  ＴＯＦ確率分布設定ユニット
７０３  生理学的スペクトル設定ユニット
７０４  ＳＱＩ設定ユニット
７０５  記憶ユニット
１００１  剛体運動検出装置
１００２  剛体運動補正装置
【図１】
2019510969.tif 000050
【図２】
2019510969.tif 000051
【図３】
2019510969.tif 000052
【図４】
2019510969.tif 000053
【図５】
2019510969.tif 000054
【図６】
2019510969.tif 000055
【図７】
2019510969.tif 000056
【図８】
2019510969.tif 000057
【図９】
2019510969.tif 000058
【図１０Ａ】
2019510969.tif 000059
【図１０Ｂ】
2019510969.tif 000060
【図１１】
2019510969.tif 000061
【図１２Ａ】
2019510969.tif 000062
【図１２Ｂ】
2019510969.tif 000063
【図１３】
2019510969.tif 000064
【図１４】
2019510969.tif 000065
【図１５】
2019510969.tif 000066
【図１６Ａ】
2019510969.tif 000067
【図１６Ｂ】
2019510969.tif 000068
【図１７】
2019510969.tif 000069
【図１８】
2019510969.tif 000070
【図１９Ａ】
2019510969.tif 000071
【図１９Ｂ】
2019510969.tif 000072
【図２０Ａ】
2019510969.tif 000073
【図２０Ｂ】
2019510969.tif 000074
【図２０Ｃ】
2019510969.tif 000075
【図２０Ｄ】
2019510969.tif 000076
【図２０Ｅ】
2019510969.tif 000077
【図２０Ｆ】
2019510969.tif 000078
【図２１】
2019510969.tif 000079
【図２２】
2019510969.tif 000080
【図２３】
2019510969.tif 000081
【国際調査報告】
2019510969.tif 000082
2019510969.tif 000083